Fugu-MT 論文翻訳(概要): Benchmarking GPUs on SVBRDF Extractor Model

論文の概要: Benchmarking GPUs on SVBRDF Extractor Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19816v1
Date: Thu, 19 Oct 2023 17:09:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-05 13:27:29.278551
Title: Benchmarking GPUs on SVBRDF Extractor Model
Title（参考訳）: SVBRDFエクストラクタモデルによるベンチマークGPU
Authors: Narayan Kandel, Melanie Lambert
Abstract要約: 本研究では、より大きな入力画像(256x256)で動作するニューラルネットワークモデル上での異なるGPUの性能を区別する。本研究では、より大きな入力画像(256x256)で動作するニューラルネットワークモデル上での異なるGPUの性能の差別化を試みた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: With the maturity of deep learning, its use is emerging in every field. Also, as different types of GPUs are becoming more available in the markets, it creates a difficult decision for users. How can users select GPUs to achieve optimal performance for a specific task? Analysis of GPU architecture is well studied, but existing works that benchmark GPUs do not study tasks for networks with significantly larger input. In this work, we tried to differentiate the performance of different GPUs on neural network models that operate on bigger input images (256x256).
Abstract（参考訳）: ディープラーニングの成熟により、その利用はあらゆる分野に現れている。また、さまざまなタイプのGPUが市場で利用可能になりつつあるため、ユーザにとって難しい決定を下すことになる。特定のタスクに対して最適なパフォーマンスを実現するために、GPUをどのように選択すればよいのか? gpuアーキテクチャの分析はよく研究されているが、ベンチマークgpuが大幅に大きな入力を持つネットワークのタスクを研究していない。本研究では,より大きな入力画像(256x256)で動作するニューラルネットワークモデルにおいて,異なるGPUの性能の区別を試みた。

関連論文リスト

Forecasting GPU Performance for Deep Learning Training and Inference [10.741682409837612]
NeuSightは、トレーニングと推論の両方のために、実際の実行を必要とせずに、見えないGPU上で、さまざまなディープラーニングモデルのパフォーマンスを予測するフレームワークである。 NeuSightは、単一のディープラーニングカーネル予測をタイルと呼ばれる小さなワーキングセットに分解し、GPU上で独立して実行される。 GPT3モデルのトレーニングとH100での推論の遅延を予測して、198%と19.7%から3.8%に減少する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-18T18:47:52Z)
Cramming: Training a Language Model on a Single GPU in One Day [64.18297923419627]
言語モデリングの最近のトレンドは、スケーリングによるパフォーマンス向上に焦点を当てている。我々は,1つのコンシューマGPU上で1日間,マスク付き言語モデルを用いてゼロから完全に訓練されたトランスフォーマーベース言語モデルで達成可能なダウンストリーム性能について検討した。この制約された設定であっても、大規模設定で観測されるスケーリングの法則に密接に従う性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-28T18:59:28Z)
A Study on the Intersection of GPU Utilization and CNN Inference [8.084016058894779]
我々は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の推論時GPU利用を改善する余地があることを示す。我々は、CNNの推論時GPU利用を改善する余地があり、GPU利用に関する知識は、利用自体をターゲットとしないアプリケーションでさえも恩恵を受ける可能性があることを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-15T16:11:40Z)
An Analysis of Collocation on GPUs for Deep Learning Training [0.0]
マルチインスタンスGPU(MIG)はNVIDIAが導入した新しい技術で、GPUをより良いワークロードに分割することができる。本稿では,MIG対応A100 GPUの各種サイズとモデルの組み合わせを含むディープラーニングワークロードにおける性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-13T14:13:06Z)
PLSSVM: A (multi-)GPGPU-accelerated Least Squares Support Vector Machine [68.8204255655161]
Support Vector Machines (SVM) は機械学習で広く使われている。しかし、現代的で最適化された実装でさえ、最先端ハードウェア上の大きな非自明な高密度データセットにはうまくスケールしない。 PLSSVMはLVMのドロップイン代替として使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-25T13:24:23Z)
Adaptive Elastic Training for Sparse Deep Learning on Heterogeneous Multi-GPU Servers [65.60007071024629]
本稿では,Adaptive SGDが4つの最先端ソリューションよりも精度が高いことを示す。本稿では,Adaptive SGDが時間と精度で4つの最先端ソリューションより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-13T20:58:15Z)
Computational Performance Predictions for Deep Neural Network Training: A Runtime-Based Approach [1.5857983167543392]
本稿では,ユーザが情報と費用効率のよいGPU選択を行うための,新しい実践手法を提案する。我々は、(i)ウェーブスケーリング、または(ii)GPUの実行モデルに基づく技術、または(ii)事前訓練されたマルチレイヤーパーセプトロンを用いて、トレーニングイテレーション中の各操作の実行時間を1つのGPUから別のGPUにスケーリングすることで予測を行う。この手法をSurferというPythonライブラリに実装し、ResNet-50、Inception v3、Transformer、GNMT、DCGANで正確なイテレーション実行時間予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-31T20:17:46Z)
At-Scale Sparse Deep Neural Network Inference with Efficient GPU Implementation [24.824295164938604]
本稿では,Sparse Deep Neural Network Challenge 2020の推論モデルに対するGPU性能の最適化とスケーリング結果について述べる。スパースディープニューラルネットワーク(SpDNN)は、大規模なニューラルネットワークのメモリフットプリントを制御することを約束している。本研究では,ReLU関数と融合したスパース行列乗算カーネルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-28T12:09:43Z)
Hybrid Models for Learning to Branch [81.93868699246214]
我々はCPUマシン上で効率的な分岐を行うための新しいハイブリッドアーキテクチャを提案する。提案アーキテクチャは,GNNの表現力と分岐処理のための計算コストの低い多層パーセプトロン(MLP)を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-26T21:03:45Z)
Kernel methods through the roof: handling billions of points efficiently [94.31450736250918]
カーネル法は、非パラメトリック学習に対するエレガントで原則化されたアプローチを提供するが、今のところ大規模な問題ではほとんど利用できない。最近の進歩は、最適化、数値線形代数、ランダム射影など、多くのアルゴリズム的アイデアの利点を示している。ここでは、これらの取り組みをさらに進めて、GPUハードウェアを最大限に活用する解決器を開発し、テストする。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-18T08:16:25Z)
MPLP++: Fast, Parallel Dual Block-Coordinate Ascent for Dense Graphical Models [96.1052289276254]
この研究は、人気のあるDual Block-Coordinate Ascent原則に基づく新しいMAP-solverを導入している。驚いたことに、性能の低い解法に小さな変更を加えることで、既存の解法を大きなマージンで大幅に上回る新しい解法MPLP++を導出します。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-16T16:20:53Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。