今日,一位名为 David Page 的 myrtle.ai 科学家和他的团队对 ResNet 训练进行了一系列改造,将在单 GPU 上训练 CIFAR10 数据集并达到 94% 准确率所需的时间减少到了 26 秒,比 DAWNBench 排行榜现在的第一名高了 10 秒以上。这一项目获得了 Jeff Dean 的点赞。 myrtle.ai 研究科学家 David Page 的推特...
QPS: 4082.42, Accuracy: None (rtol=-1) == Benchmark Result for: Configuration(batch_iter=50...
原来在最新的 MLPerf 基准测试中，英伟达 H100 GPU 芯片组在以下八项基准测试中全部创下了新纪录，同时成为唯一一个跑完所有测试的硬件平台。据悉，最新 MLPerf Training v3.0 包含了基于 GPT-3 175B 的大型语言模型（LLM）测试，侧重于生成式 AI 能力。图源：MLPerf benchmarks。LLM 训练测试中还使用了专注于 ...
其中,PyTorch为2.2.0版本,GPU实例规格为ecs.ebmgn7vx.32xlarge。 执行以下代码,进入示例代码目录。 cd `echo $(python -c "import deepytorch; print(deepytorch)") | cut -d\' -f 4 | sed "s/\_\_init\_\_\.py//"`examples/DDPBenchmark 训练ResNet50模型。 本示例中使用单机8卡机型,其中batch...
cmd:python TrainingBenchmark.py {-m} {-b} {-s} -m: Model Name -b: Batch Size -s: Input Size 若需要指定显卡,请使用CUDA_VISIBLE_DEVICES={id} 例如,若想指定1卡用于训练:CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 TrainingBenchmark.py {-m} {-b} {-s} ...
最近Keras 3发布benchmarks,从对比上看,在一些模型上JAX在GPU上要比原生的PyTorch快1.5x,2x甚至3x。这里我们介绍一下这个benchmark结果。 对于Keras 3,目前已经支持使用TensorFlow,JAX和PyTorch作为后端,这里的实验主要是使用Keras 3来比较三个框架的训练和推理速度,同时还加入了和原生PyTorch以及Keras 2(基于TensorFlow...
若模型架构保持不变,可以设置torch.backends.cudnn.benchmark = True 需要注意,如果像第3点中的方法将batch size最大化,那么这种自动调优可能会变得非常缓慢。 7. 注意CPU和GPU之间频繁的数据传输 如果创建新的张量,可使用关键字参数device=torch.device('cuda:0')直接将它分配给GPU。
如果你的模型架构保持固定，输入大小保持不变，则可以设置torch.backends.cudnn.benchmark = True，启动 cudNN 自动调整器。它将对cudNN中计算卷积的多种不同方法进行基准测试，以获得最佳的性能指标。7、防止CPU和GPU之间频繁传输数据。注意要经常使用tensor.cpu()将tensors从GPU传输到CPU，.item()和.numpy()也是...
预计将在 PyTorch 1.6中推出的最令人兴奋的附加功能之一是对自动混合精度训练(automatic mixed-precision training)的支持。 混合精度训练是一种通过在半精度浮点数 fp16上执行尽可能多的操作来大幅度减少神经网络训练时间的技术,fp16 取代了PyTorch默认的单精度浮点数 fp32。最新一代 NVIDIAGPU搭载了专门为快速 fp16...
cmd:python TrainingBenchmark.py {-m} {-b} {-s} -m: Model Name -b: Batch Size -s: Input Size 若需要指定显卡,请使用CUDA_VISIBLE_DEVICES={id} 例如,若想指定1卡用于训练:CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 TrainingBenchmark.py {-m} {-b} {-s} MODELDEVICEPARAMs/MBINPUT SIZEFLOPsBATCH_SIZETIME EACH...