default=False,help='use gpu')parser.add_argument('--use_benchmark',dest='use_benchmark',...
Deep Learning 性能测试 更新时间 2020-12-01 为了让用户快速了解深度学习平台的性能指标以便于选择,我们使用 TensorFlow 性能测试代码中的 CNN Benchmark ,对常用硬件配置组合进行了测试。 我们选择 ResNet-50 模型,调用 Python 3.6 + TensorFlow 1.7.0 环境,使用合成数据进行测试。
NVIDIA Deep Learning Examples 仓库上线了基于飞桨实现的 ResNet50 模型的性能优化结果,该示例全面适配各类 NVIDIA GPU 和各种硬件拓扑(单机单卡,单机多卡),极致优化性能。值得一提的是,Deep Learning Examples 中飞桨 ResNet50 模型训练速度已超过对应的 PyTorch 版 ResNet50。 NVIDIA Deep Learning Examples 仓库中...
Perhaps the most interesting hardware feature of the V100 GPU in the context of deep learning is itsTensor Cores. These are specialised cores that can compute a 4×4 matrix multiplication in half-precision and accumulate the result to a single-precision (or half-precision) 4×4 matrix –...
NVIDIA Deep Learning Examples 仓库中的 Benchmark 主要包含训练精度结果、训练性能结果、推理性能结果、Paddle-TRT 性能结果几个方面。 1、训练精度结果 训练精度: NVIDIA DGX A100 (8x A100 80GB) *数据来源:[1] 集成ASP 的提高精度: NVIDIA DGX A100 (8x A100 80GB) ...
备注:精力有限,benchmark部分没有翻译,建议结合商汤的OpenPPL进行了解。主要依赖了软件翻译原文,专业术语有误的地方,烦请指正。 原文链接:https://arxiv.org/pdf/2002.03794.pdf 在各种DL硬件上部署各种深度…
Deep Learning Frameworks Note: Docker images available from NVIDIA GPU Cloud were used so as to make benchmarking controlled and repeatable by anyone. PyTorch 0.3.0 docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:17.12 PyTorch 1.0.0 (CUDA 10.0, cuDNN 7.4.2) ...
论文题目:Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions Xception,这里的X是 Extreme的缩写,表示极致的 inception。 1.Abstract(摘要) 摘要部分第作者说inception结构是传统卷积和深度可分离卷积的中间形态。深度可分离卷积可以看作一个具有最大数量tower的Inception模块,随后提出Xception的思想,即通过使用深...
(CV) 里除了在各种大型 benchmark 数据库上得到超越 state-of-the-art 结果(例如(Krizhevsky, Sutskever, & Hinton, 2012))之外,据说 Google 也在它的图像搜索中开始使用 Deep Learning;NLP 领域我不是很了解,不过从这个 Deep Learning for NLP (without Magic) 的 Tutorial 来看,Deep Learning 在 NLP 里也...
与广告作法有所区分的是,搜索相关性目前我还没有了解到端到端基于Deep Learning,而是由DL生成若干维特征,再使用shallow model根据人工标注数据进行re-train,而广告则已经可以做到基本端到端的训练了。造成这种区别的关键原因还是业务优化目标的差异性。 机器翻译(这个是被业界期望相当高的一个应用领域,我二手了解到的...