斯坦福更新深度学习测试记录 Intel力压NVIDIA谷歌

　　PChome整机频道资讯报道近日，斯坦福大学更新了DAWNBenchmark 4月份的成绩。DAWNBench是一套用于端到端深度学习训练和推理的基准套件，它提供了一套通用的深学习评价指标，用于量化训练时间、训练成本、推理延迟以及推理成本，并通过不同的优化策略、模型体系结构、软件框架、云和硬件来计算推理成本。

　　测试中，共有三种计算模型，其中有Intel的ResNet模型(Caffe框架)，也就是由Xeon处理器构建的亚马逊EC2平台，其主要对手一是谷歌自研的TPU v2（张量处理器），二是NVIDIA的GPU阵列（包括Tesl V100）。

　　在本次测试中，Intel Xeon系统推理延迟和推理成本上都拿下第一。Intel平台处理10000张图片的延迟是9.96ms，成本0.02美元。成本方面，最接近Intel的是NVIDIA基于MXNet框架的K80显卡+4 CPU平台，0.07美元、延迟29.4ms。

　　图形识别（93%以上精度）的总训练时间上，基于谷歌TPU v2、TensorFlow学习框架的ResNet50模型高居第一，仅需30分钟，比第一代提升了477倍。

　　通过形象理解，我们可以将不同硬件平台当作考生，大家同时开始背一套考试题和答案，名叫谷歌的考生最先背会，而Intel则是考场上作答速度和准度最高的。

　　深度学习方面，Intel和NVIDIA、谷歌现在都各具优势。此外，Intel现在还在准备图形处理器的发布工作，看来今年开始，Intel和NVIDIA将会开展多领域的竞争。[page]分页标题[/page]

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