Djupt lärande har visat sig vara en framgångsrik maskininlärningsmetod för en mängd olika uppgifter, och dess popularitet resulterar i många verktyg för djupinlärning med öppen källkod som kommer till allmänheten. Att utbilda ett djupt nätverk är vanligtvis en mycket tidskrävande process. För att ta itu med den enorma utmaningen att beräkna i djupinlärning, många verktyg utnyttja hårdvarufunktioner som multi-core processorer och många-kärniga GPU:er för att förkorta utbildning och inferens tid. Olika verktyg uppvisar dock olika funktioner och körprestanda när de tränar olika typer av djupa nätverk på olika hårdvaruplattformar, vilket gör det svårt för slutanvändare att välja ett lämpligt par av programvara och hårdvara. I detta dokument presenterar vi vårt försök att jämföra flera toppmoderna GPU-accelererade djupinlärningsprogram, inklusive Caffe, CNTK, TensorFlow och Torch. Vi fokuserar på att utvärdera körtiden prestanda (dvs. hastighet) av dessa verktyg med tre populära typer av neurala nätverk på två representativa CPU-plattformar och tre representativa GPU-plattformar. Vårt bidrag är tvåfaldigt. För det första, för slutanvändare av djupinlärningsprogram kan våra benchmarkingresultat fungera som en referens för att välja lämpliga hårdvaruplattformar och programvaruverktyg. För det andra, för utvecklare av djupinlärningsprogram, pekar vår fördjupade analys ut möjliga framtida riktningar för att ytterligare optimera körprestandan.
I en nyligen genomförd studie av Shi et al., REF, presenterades prestandajämförelse av några djupinlärningsprogram på multi-core CPU och många-kärniga GPUs.
Benchmarking State-of-the-Art Deep Learning Software Tools
{'venue': '2016 7th International Conference on Cloud Computing and Big Data (CCBD)', 'journal': '2016 7th International Conference on Cloud Computing and Big Data (CCBD)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}