训练YOLO，4张V100比4060显卡快将近5倍！
作者: AI性能评测实验室
发布时间: 2025年07月25日 10:30
测试地点: 北京
引言
前一段有一个同学诉苦说他的笔记本是1050的显卡训练一个yolo8模型用了9个小时，直呼痛苦觉得没法干活了。看训练时间的截图，确实是这样，看红色剪头，9小时14分，时间太长了！
RTX 4060测试结果
他们后来找了一个有4060显卡的机器进行训练，也需要1个小时。看看训练时间截图。54分钟50秒，看图中红色箭头。
V100性能测试与对比分析
对学生来说，低端显卡干不了活，高端显卡又太贵。还真是难受。我想着高性价比的V100就是解救的办法，于是就做了一个对比。不比不知道，V100果然很强悍，4张V100比4060显卡还快了将近5倍，而且显存和负载都不满。还有潜力可挖，或者说在更大的任务上，应该还会比4060快得更多。
测试结果
直接贴出来训练结果吧。可以看到训练总耗时12分56秒。是1个小时的1/5左右！对比1050更是训练一个模型，省出来1天的工作时间！
V100训练配置
训练的主要配置如下：
epochs=30, # 更多训练周期
batch=400, # 总batch size 400，4卡并行每卡100
imgsz=416, # 增大图像尺寸提高精度
device=[0, 1, 2, 3], # 使用4张显卡并行训练
project='my_first_yolo',
name='voc_exp',
optimizer='SGD', # 使用更好的优化器
lr0=0.01, # 更小的学习率
cache='ram', # 使用RAM缓存避免磁盘I/O瓶颈
amp=True, # 启用混合精度训练提升计算效率
workers=32, # 最大化数据加载并行度
RTX 4060训练配置
和同学发过来的他在4060训练的配置基本一样，他的配置是这样的：
他的batch size小，是显存不够，那没办法，并没有什么不公平。显存大也是优势。
系统监控与资源利用率
训练时nvidia-smi的输出如下：
大部分时间功耗50W多点，温度35度左右很舒适。
个别时间高一点，也没有到200W，负载还远远不满。
性价比分析
有人会问了为啥4张要和1张4060比呢，不公平啊。其实很公平啊，现在一张4060显卡的价钱也要2500以上吧。我查的RTX4060Ti 8G 游戏高手，价格是2999。4张V100，还不到2500元。4张V100的整机也不到1万元，还多了那么多显存，利用率可挖掘的空间还很多！
性能对比总结
| 显卡配置 |
训练时间 |
价格 |
显存 |
| GTX 1050 |
9小时14分 |
~1000元 |
4GB |
| RTX 4060 |
54分50秒 |
~3000元 |
8GB |
| 4×V100 |
12分56秒 |
<2500元 |
64GB |
结论
4张V100方案在性价比上完胜RTX 4060：
- 训练速度：快5倍
- 显存容量：8倍（64GB vs 8GB）
- 价格：更便宜（<2500元 vs 3000元）
- 扩展性：负载不满，还有提升空间
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