它运行在一个有64台“Minsky” Power S822LC服务器的集群上,每个服务器上有4块P100 GPU。 在大模型、大数据集的 ImageNet-22K 中的750万张图像训练 ResNet 101模型任务中,在选择了 5120的batch size以后,IBM 也达到了88%的拓展效率。 IBM 的团队还创造了一项新纪录,此前 Facebook 保持了用 ImageNet-1K ...
IBM 用同样的数据集也训练了一个 ResNet 50 模型,通过 DDL 软件,他们用 Caffe 获得了高达95%的拓展效率,如下图。它运行在一个有64台“Minsky” Power S822LC服务器的集群上,每个服务器上有4块P100 GPU。 在大模型、大数据集的 ImageNet-22K 中的750万张图像训练 ResNet 101模型任务中,在选择了 5120的b...
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IBM 用同样的数据集也训练了一个 ResNet 50 模型,通过 DDL 软件,他们用 Caffe 获得了高达95%的拓展效率,如下图。它运行在一个有64台“Minsky” Power S822LC服务器的集群上,每个服务器上有4块P100 GPU。 在大模型、大数据集的 ImageNet-22K 中的750万张图像训练 ResNet 101模型任务中,在选择了 5120的b...
data_simmim_ft.py data_simmim_pt.py imagenet22k_dataset.py map22kto1k.txt samplers.py zipreader.py data_samples models utils __init__.py base_train.sh interpolate4downstream.py main.py main_param.py main_vis.py readme small_train.sh test.py throughput_test.shBreadcrumbs RS-vHeat /da...
Research 的何恺明、Ross Girshick 及 Piotr Dollar 三位大佬共同完成的最新研究论文 Rethinking ImageNet ...
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