स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय हाल ही में अप्रैल के परिणाम DAWNBenchmark अपडेट किया गया।
DAWNBench एंड-टू-पूर्ण अध्ययन और तर्क प्रशिक्षण बेंचमार्क सूट का एक सेट है। यह गहरी सीखने मूल्यांकन सूचकांक, प्रशिक्षण समय यों के लिए इस्तेमाल किया, प्रशिक्षण लागत, देरी और तर्क तर्क लागत के एक सामान्य सेट प्रदान करता है, और विभिन्न अनुकूलन रणनीतियों के माध्यम से मॉडल वास्तुकला, सॉफ्टवेयर ढांचे, हार्डवेयर और क्लाउड कंप्यूटिंग तर्क लागत।
ResNet इंटेल की मॉडल (Caffe फ्रेम), जैसे कि, पूरी तरह से अमेज़न EC2 जिऑन प्रोसेसर प्लेटफार्मों का निर्माण, पहले देरी तर्क और निष्कर्ष लागत जीत लिया है।
विशेष रूप से, 10000 चित्रों का इंटेल मंच प्रोसेसिंग विलंब 9.96ms, लागत $ 0.02 लागत पहलू, निकटतम इंटेल K80 NVIDIA ग्राफिक्स 0.07 अमरीकी डॉलर के 4 सीपीयू मंच MXNet ढांचे, देरी 29.4ms पर आधारित है।
टेस्ट, कंप्यूटिंग में इंटेल जिऑन मुख्य प्रतिद्वंद्वी, एक गूगल आत्म विकास TPU वी 2 (टेन्सर प्रोसेसर), दूसरे TESL (V100 सहित) NVIDIA के GPU की एक सरणी है।
बेशक, कुल प्रशिक्षण समय पैटर्न मान्यता (93% सटीकता) गूगल TPU वी 2, ResNet50 मॉडल सीखने फ्रेम TensorFlow उच्चतम पहले 30 मिनट में, 477 बार पहली पीढ़ी की तुलना में सुधार हुआ है पर आधारित है।
यह परीक्षण हम समझ सकते हैं, विभिन्न हार्डवेयर प्लेटफॉर्म उम्मीदवारों के बराबर है, हम एक ही समय परीक्षण सवाल और जवाब का एक सेट, गूगल कहा जाता है पहले उम्मीदवारों वापस हो जाएगा पर वापस शुरू, इंटेल जवाब उच्चतम गति और परीक्षा कक्ष की सटीकता है।
ध्यान में रखते हुए इंटेल पूरी तरह से अभी भी एक कठिन लड़ाई ग्राफिक्स प्रोसेसर, सीखने की NVIDIA गहराई और गूगल विकसित की है।
