스탠포드 대학은 최근 DAWNBenchmark의 4 월 실적을 업데이트했습니다.
DAWNBench는 엔드 - 투 - 깊이 학습과 추론 훈련 벤치 마크 스위트의 집합입니다. 그것은 깊은 교육 시간을 정량화하는 데 사용되는 학습 평가 지표, 교육 비용, 지연 및 추론 추론 비용의 공통 집합을 제공하고, 다른 최적화 전략을 통해 , 모델 아키텍처, 소프트웨어 프레임 워크, 클라우드 및 하드웨어를 사용하여 추리 비용을 계산합니다.
완전히 아마존 EC2 제온 프로세서 플랫폼으로 구성 즉 ResNet 인텔의 모델 (CAFFE 프레임), 제 1 지연 추론과 추론 비용을 수상했다.
구체적으로는, Intel 플랫폼이 10000 이미지를 처리하는 데 걸리는 지연은 9.96ms이고 비용은 0.02 USD입니다. 비용 측면, 가장 가까운 인텔 K80은 NVIDIA 그래픽 0.07 달러의 4 CPU 플랫폼 MXNet 프레임 워크, 지연 29.4ms를 기반으로합니다.
테스트, 컴퓨팅 인텔 제온 주요 경쟁자는 하나의 Google 자기 개발 TPU v2를 (텐서 프로세서), 두 번째는 (TESL V100 포함) NVIDIA의 GPU의 배열입니다.
물론, 구글 TPU v2를, 가장 처음 30 분, 477 번 첫 번째 세대보다 개선 TensorFlow ResNet50 모델 학습 프레임을 기준으로 총 교육 시간의 패턴 인식 (93 % 정도).
우리가 다른 하드웨어 플랫폼을 이해할 수있는이 시험은 후보자와 동일, 우리는 구글라는 테스트 질문과 답변의 집합, 첫 번째 후보가 돌아올 것 같은 시간에 다시 시작, 인텔은 대답 높은 속도와 시험장의 정확성이다.
고려 인텔은 완전히 여전히 힘든 싸움을 그래픽 프로세서, 학습의 NVIDIA의 깊이와 구글이 개발되고있다.
