Deep Learning GPU Benchmarks 2022

Im Folgenden bieten wir einen Überblick über die Deep-Learning Leistung aktueller High-End-GPUs. Enthalten sind die neuesten Angebote von NVIDIA: Die Hopper- und Ada-Lovelace- GPU-Generation. Auch die Leistung von Multi-GPU-Setups wird bewertet. Übersicht der getesteten GPUs Obwohl wir nur eine kleine Auswahl aller verfügbaren GPUs getestet haben, sind wir der Meinung, dass wir die GPUs abgedeckt haben, die aufgrund ihrer Rechen- und Speicherkapazitäten und ihrer Kompatibilität mit den aktuellen Deep-Learning-Frameworks, nämlich Pytorch und Tensorflow, derzeit am besten für Deep-Learning-Entwicklung und -Training geeignet sind.

Effizientes Deep Learning-Training - Am praktischen Beispiel des Trainings des ResNet50 Models auf den ImageNet-Datensatz

Um beim Training von Deep Learning Modellen gute Ergebnisse innerhalb möglichst kurzer Trainingszeiten zu erreichen, ist es essentiell, schnellstmöglich passende Werte für die Trainingsparameter 'Lernrate' und 'Batch-Size' zu finden. Die Geschwindigkeit beim Auffinden der geeigneten Werten ist dabei abhängig vom zu trainierenden Model, der Menge der verwendeten Daten, aber auch von der Leistungsfähigkeit der zur Verfügung stehenden Hardware. Die Parameter-Suche kann sich daher als zeitlichen recht aufwendig erweisen, da ein Trainingsdurchlauf - je nach Modell und Anzahl der verwendeten Trainingsdaten - einige Tage dauern kann. Durch den parallelen Einsatz mehrerer GPUs lässt sich der zeitiche Aufwand schon um einen großen Faktor verringern.

Deep Learning GPU Benchmarks 2021

Wie kommt man zu effektiven Turnaround-Zeiten in seinen Machine-Learning Projekten? In diesem Artikel wird ein Überblick über die Deep-Learning Leistung aktueller, in diesem Bereich eingesetzter High-End-GPUs gegeben. Enthalten sind die neuesten Angebote von NVIDIA - die Ampere GPU-Generation. Auch die Leistung von Multi-GPU-Setups, wie z.B. einer quad RTX 3090-Konfiguration, wird bewertet. Übersicht der getesteten GPUs Obwohl wir nur eine kleine Auswahl aller verfügbaren GPUs getestet haben, sind wir der Meinung, dass wir alle GPUs abdecken, die sich aufgrund ihrer Rechenleistung, Speicherausbau und ihrer Kompatibilität mit aktuellen Deep-Learning-Frameworks derzeit am besten für Deep-Learning-Training und -Entwicklungen eignen.

Deep Learning GPU Benchmarks 2020

Wie kommt man zu effektiven Turnaround-Zeiten in seinen Machine-Learning Projekten? In diesem Artikel wird ein Überblick über die Deep-Learning Leistung aktueller, in diesem Bereich eingesetzter High-End-GPUs gegeben. Enthalten sind die neuesten Angebote von NVIDIA - die Ampere GPU-Generation. Auch die Leistung von Multi-GPU-Setups, wie z.B. einer quad RTX 3090-Konfiguration, wird bewertet.

AIME Machine Learning Framework Container Management

Das Installieren und Einrichten eines Deep-Learning-Frameworks mit GPU-Unterstützung ist oft sehr mühsam - nicht zuletzt, weil die korrekte Version der erforderlichen Treiber und System-Bibliotheken (CUDA, CUDNN) installiert sein müssen, um das Framework erfolgreich zu implementieren. In diesem Beitrag beschreiben wir, wie Sie eine beliebige Version von Tensorflow, Pytorch oder Mxnet unkompliziert in wenigen Minuten installieren und einrichten und das Problem ein für alle Mal lösen.

Deep Learning GPU Benchmarks 2019

Wie komme ich zu effektiven Turnaround-Zeiten in meinen Machine-Learning Projekten? In diesem Artikel wird ein Überblick über die Deep-Learning Leistung aktueller in diesem Bereich eingesetzter High-End-GPUs gegeben. Alle Messungen wurden mit Tensorflow in der Version 1.15 und mit für die jeweiligen GPUs optimierten Einstellungen durchgeführt. Die Ergebnisse können von älteren Benchmarks abweichen, da aktuelle Tensorflow-Versionen Verbesserungen beinhalten, die höhere Trainingsleistung und kürzere Turnaround-Zeiten erzielen. Auch die Leistung von Multi-GPU-Setups wird bewertet.