Djupa neurala nätverk (DNN) har visat effektiviteten inom olika datorområden. För att tillhandahålla effektivare dataplattformar för DNN-tillämpningar är det viktigt att ha utvärderingsmiljöer som omfattar olika typer av referensarbetsbelastningar. Även om några DNN-riktmärken nyligen har släppts, de flesta av dem kräver att installera egenutvecklade DNN-bibliotek eller resursintensiva DNN-ramverk, som är svåra att köra på resursbegränsade mobila plattformar eller arkitektursimulatorer. För att ge en mer skalbar utvärderingsmiljö föreslår vi en ny DNN-riktmärkessvit som kan köras på vilken plattform som helst som stöder CUDA och OpenCL. Den föreslagna benchmark svit innehåller de mest använda fem konvolution neurala nätverk och två återkommande neurala nätverk. Vi tillhandahåller arkitektonisk statistik över dessa nätverk samtidigt som vi kör dem på en arkitektursimulator, en server- och en mobil-GPU och en mobil FPGA.
Karki m.fl. REF föreslår en ny DNN-riktmärkessvit som kan köras på vilken plattform som helst som stöder CUDA och OpenCL och utvärderar fem CNN och två RNN för att analysera den djupgående arkitektoniska statistiken över dessa nätverk.
Tango: A Deep Neural Network Benchmark Suite for Various Accelerators
{'venue': '2019 IEEE International Symposium on Performance Analysis of Systems and Software (ISPASS)', 'journal': '2019 IEEE International Symposium on Performance Analysis of Systems and Software (ISPASS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}