tgoop.com/spbucenterAI/157
Last Update:
Для этого регулярно разрабатываются и выходят на рынок бенчмарки, позволяющие оценить производительность той или иной модели и сверить ее параметры с эталонным значением.
Вот ТОП-5 всемирно популярных бенчмарков, заслуживающих вашего внимания:
1. MLPerf – одна из самых известных платформ для оценки производительности машинного обучения, разработанная в 2018 году такими компаниями, как Google, NVIDIA, Intel, Microsoft и др. Этот бенчмарк включает в себя набор тестов, которые охватывают различные задачи: от обучения и инференса (применение обученных моделей) в компьютерном зрении до обработки естественного языка. MLPerf помогает понять, как аппаратные решения справляются с задачами машинного обучения и какие из них могут быть наиболее эффективными для конкретных приложений.
2. HPC AI 500 инициирован компанией Green 500 в сотрудничестве с другими организациями в 2020 году. Это рейтинг, который оценивает суперкомпьютеры и их производительность в задачах искусственного интеллекта. Он основан на реальных приложениях и сценариях использования, что позволяет сравнивать системы по их способности решать сложные задачи глубокого обучения и обработки больших данных, связанные, например, с обработкой изображений или естественного языка.
3. Deep Learning Benchmark (DLB) – это набор тестов и стандартов, разработанных для оценки производительности систем в задачах глубокого обучения. Этот бенчмарк станет помощником в таких областях, как медицина, финансы, автомобильная промышленность и т.д. Он позволяет сравнивать различные аппаратные и программные решения, используемые для обучения и инференса моделей Deep Learning. Метрики производительности DLB – время обучения модели, количество итераций, необходимых для достижения определенной точности, скорость инференса, а также эффективность использования ресурсов.
4. TensorFlow Benchmarks – проект для оценки производительности моделей, разработанный командой Google Brain. Его первые версии были представлены еще в 2016 году. Благодаря этому инструменту пользователи могут сравнивать производительность различных аппаратных платформ и оптимизировать свои модели и алгоритмы, понимая, как они будут работать на различных аппаратных конфигурациях. Бенчмарки TensorFlow выполняются на графических (NVIDIA, AMD) и центральных (Intel, AMD) процессорах, специализированных ускорителях (Google TPUs) и кластерных системах для распределенного обучения.
5. COCO (Common Objects in Context) – это обширный набор данных, используемый для задач компьютерного зрения: обнаружения объектов, сегментации и генерации описаний изображений. Он был разработан в 2014 году группой исследователей из Microsoft для улучшения алгоритмов машинного обучения и оценки их производительности на реальных задачах. COCO содержит более 330 тысяч изображений, из которых около 200 тысяч аннотированы с объектами. В наборе данных представлено более 80 категорий объектов, включая животных, транспортные средства и предметы домашнего обихода. Такое разнообразие делает данный инструмент важным для бенчмаркинга и обучения моделей компьютерного зрения.
А какие бенчмарки известны вам? Какие из них вы уже успели протестировать?
Делитесь в комментариях