日本語は機械翻訳による参考訳です。内容に矛盾や不一致があった場合には、英語の内容が優先されます。
テスト計画
共同作成者
変更を提案
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今回の検証では、MLPerf v2.0 の仕様に従って画像認識トレーニングを実行しました。具体的には、ImageNet データセットを使用して ResNet v2.0 モデルをトレーニングし、精度が 76.1% に達するまでトレーニングしました。主な指標は、望ましい精度に到達するまでの時間です。スケールアウトの効率をより適切に判断できるように、トレーニング帯域幅を 1 秒あたりの画像数で報告します。
主なテスト ケースでは、同時に実行される複数の独立したトレーニング プロセス (ノードごとに 1 つ) を評価しました。これは、複数のデータ サイエンティストが使用する共有システムという主なユース ケースをシミュレートします。 2 番目のテスト ケースでは、スケールアウトの効率を評価しました。