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2015永久加密免费

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DeepBench推理测试之GEMM数据精度方面,百度将DeepBench GEMM和卷积定义支持32bit累加的INT8格式,以支持Volta和Pascal上的INT8计算。Titan V和Titan Xp均拥有4倍于INT32的INT8性能,DeepBench的INT8推理测试正中Pascal引入的DP4A矢量点积能力之下怀。Volta同样拥有这一能力,在指令集中二者均显示为IDP和IDP4A。

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CIFAR10的小型图像数据集运行良好,第一个训练实现是在单个GTX 1080 Ti上运行,需要35分37秒才能训练到94%的准确性,而在第二个训练实现中,Titan V只用了5分41秒就完成了94%的目标。顺带一提,虽然Titan V在第一个训练实现中不会使用Tensor Core,但凭借相对于Pascal的一般改进,Titan V在这个测试中的速度依然比Titan Xp快20%左右,同时系统峰值功耗也下降了大约80W。

从这些基准测试软件中可以看出,深度学习框架之间的差异很容易使测试结果变得毫无意义,从而影响我们对这些框架的研究。convnet-benchmark和PyTorch的创始人Soumith Chintala指出,如果没有机器学习的背景,很难独立地验证深度学习基准测试的准确性和范围,不过MLPerf测试项目似乎试图解决这个问题。

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