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ベンチマーク TensorFlow上でCIFAR10とAMD GPUs上でROCm 対 NVIDIA GPUs上でCUDA9とcuDNN7
Introduction 前回に続きCIFAR10のベンチマークを記述していきます。
前回までの記事 2018年3月7日 Benchmarks on MATRIX MULTIPLICATION | A comparison between AMD Vega and NVIDIA GeForce series 2018年3月20日 Benchmarks on MATRIX MULTIPLICATION | TitanV TensorCore (FP16=>FP32)
CIFAR10 Average examples pre second
計算指標 ゙世界コンペティションやベンチマークでよく使用される CIFAR10 を TensorFlow の公式を使用し 、学習スピードを計測するものとしました。今回の記事は、”CIFAR10”のみ掲載します。
ベンチマークに使うプログラムはこちらを使用しました。 https://github.com/tensorflow/models/tree/master/tutorials/image/cifar10
動作環境 For AMD(TF1.0.1): Ubuntu 16.04.3 x64 HIP-TensorFlow 1.0.1 Python 2.7 Driver: ROCm 1.7
For AMD(TF1.3): Ubuntu 16.04.4 x64 TensorFlow 1.3 Python 3.5 Driver: ROCm 1.7.137
For NVIDIA: Ubuntu 16.