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Intel打破斯坦福深度學(xué)習(xí)測(cè)試記錄:力壓谷歌/NVIDIA

新火種    2023-10-27

斯坦福大學(xué)近日更新了DAWNBenchmark的4月份的成績(jī)。

Intel打破斯坦福深度學(xué)習(xí)測(cè)試記錄:力壓谷歌/NVIDIA

DAWNBench是一套用于端到端深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理的基準(zhǔn)套件。它提供了一套通用的深學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)指標(biāo),用于量化訓(xùn)練時(shí)間、訓(xùn)練成本、推理延遲以及推理成本,并通過(guò)不同的優(yōu)化策略、模型體系結(jié)構(gòu)、軟件框架、云和硬件來(lái)計(jì)算推理成本。

Intel打破斯坦福深度學(xué)習(xí)測(cè)試記錄:力壓谷歌/NVIDIA

Intel的ResNet模型(Caffe框架),即完全由Xeon處理器構(gòu)建的亞馬遜EC2平臺(tái),推理延遲和推理成本上都拿下第一。

Intel打破斯坦福深度學(xué)習(xí)測(cè)試記錄:力壓谷歌/NVIDIA

具體來(lái)說(shuō),Intel平臺(tái)處理10000張圖片的延遲是9.96ms,成本0.02美元。成本方面,最接近Intel的是NVIDIA基于MXNet框架的K80顯卡+4 CPU平臺(tái),0.07美元、延遲29.4ms。

測(cè)試中,Intel Xeon在計(jì)算方面的主要對(duì)手,一是谷歌自研的TPU v2(張量處理器),二是NVIDIA的GPU陣列(包括Tesl V100)。

Intel打破斯坦福深度學(xué)習(xí)測(cè)試記錄:力壓谷歌/NVIDIA

當(dāng)然,圖形識(shí)別(93%以上精度)的總訓(xùn)練時(shí)間上,基于谷歌TPU v2、TensorFlow學(xué)習(xí)框架的ResNet50模型高居第一,僅需30分鐘,比第一代提升了477倍。

這套測(cè)試我們可以這樣理解,不同硬件平臺(tái)相當(dāng)于考生,大家同時(shí)開(kāi)始背一套考試題和答案,名叫谷歌的考生最先背會(huì)、Intel則是考場(chǎng)上作答速度和準(zhǔn)度最高的。

考慮到Intel正在全力研發(fā)圖形處理器,深度學(xué)習(xí)方面對(duì)NVIDIA和谷歌還有一場(chǎng)惡戰(zhàn)。

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