笔者分析,浪潮NF5468A5在训练和推理测试中能取得这么好的成绩主要有三个原因:第一,ResNet50模型从算法上还是需要CPU进行一定的图像预取和处理操作,本次送测的AMD 7543具备32核心2.8GHz主频,有助于图像在CPU端的预处理工作;第二,NF5468A5采用CPU和GPU直连设计,有效降低数据的处理延迟,同时单个CPU与GPU通信带宽高达12...
因此,论文认为梯度裁剪能帮助NF-ResNet适应大batch size训练场景。对于梯度向量G=\partial L/\partial\theta,标准的梯度裁剪为: 裁剪阈值\lambda是需要调试的超参数。根据经验,虽然梯度裁剪可以帮助训练使用更大的batch size,但模型的效果对阈值\lambda的设定十分敏感,需要根据不同的模型深度、batch size和学习率进行...
在AI训练性能测试中，浪潮NF5468A5搭配8张NVIDIA A100 PCIE 40GB GPU，使用MLPerf Training V1.0代码训练卷积神经网络ResNet50，每秒处理的图片数量可以达到21486张，单台机器35分钟即可完成Resnet50模型训练。参考最近几期MLPerf训练榜单，搭载8张NVIDIA A100 40G GPU卡的服务器的最好成绩是36.2分钟。可以说，在...
笔者分析,浪潮NF5468A5在训练和推理测试中能取得这么好的成绩主要有三个原因:第一,ResNet50模型从算法上还是需要CPU进行一定的图像预取和处理操作,本次送测的AMD 7543具备32核心2.8GHz主频,有助于图像在CPU端的预处理工作;第二,NF5468A5采用CPU和GPU直连设计,有效降低数据的处理延迟,同时单个CPU与GPU通信带宽高达12...
梯度裁剪能够帮助训练使用更大的学习率,还能够加速收敛,特别是在损失曲线不理想或使用大batch size训练的场景下。因此,论文认为梯度裁剪能帮助NF-ResNet适应大batch size训练场景。对于梯度向量$G=\partial L/\partial\theta$,标准的梯度裁剪为: 裁剪阈值$\lambda$是需要调试的超参数。根据经验,虽然梯度裁...
MLPerf由图灵奖得主大卫·帕特森(David Patterson)联合谷歌、斯坦福、哈佛大学等单位共同成立,是国际上最有影响力的人工智能基准测试之一。ResNet50是计算机视觉领域中最经典的图像分类模型,广泛应用于图像识别、自动驾驶等场景。 MLPerf代码提供了容器配置文件,...
MLPerf由图灵奖得主大卫·帕特森(David Patterson)联合谷歌、斯坦福、哈佛大学等单位共同成立,是国际上最有影响力的人工智能基准测试之一。ResNet50是计算机视觉领域中最经典的图像分类模型,广泛应用于图像识别、自动驾驶等场景。 MLPerf代码提供了容器配置文件,我们可以很方便的通过配置文件在自己的服务器设备上创建镜像...
论文提出ACG梯度裁剪方法来辅助训练,能有效防止梯度爆炸,另外还基于NF-ResNet的思想将SE-ResNet改造成NFNet系列,可以使用4096的超大batch size进行训练,性能超越了Efficient系列 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: High-Performance Large-Scale Image Recognition Without Normalization 论文地址:https://arxiv.org/...
可以说,在同等GPU配置的服务器中,浪潮NF5468A5的ResNet50训练性能是最好的。 ResNet50训练测试结果▲ 在AI推理性能测试中,搭载1张NVIDIA Tesla T4 GPU的NF5468A5,使用MLPerf Inference V1.0代码,ResNet50测试结果为每秒处理5671.9张图片,这份成绩也是非常...
Skip Connection: 主要指的是CNN网络结构上的层间跳跃,在低层与高层之间建立“捷径”,从ResNet以及后续许多带shortcuts结构的模型可以知道,带有这种结构的网络结构效果会明显好于传统结构。 如果完全利用以上基础的层结构进行组合形成深层CNN网络结构,很明显其参数空间是巨大无比的,是一个NP难问题。 假设一个d层神经...