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이 검증에서는 MLPerf v2.0에서 지정한 대로 이미지 인식 훈련을 수행했습니다. 구체적으로, 우리는 ImageNet 데이터 세트를 사용하여 ResNet v2.0 모델을 훈련하여 정확도가 76.1%에 도달할 때까지 진행했습니다. 가장 중요한 지표는 원하는 정확도에 도달하는 데 걸리는 시간입니다. 또한, 확장 효율성을 더 잘 판단하기 위해 초당 이미지 수로 교육 대역폭을 보고합니다.
1차 테스트 사례에서는 동시에 실행되는 여러 개의 독립적인 교육 프로세스(노드당 하나)를 평가했습니다. 이는 여러 데이터 과학자가 사용하는 공유 시스템인 주요 사용 사례를 시뮬레이션합니다. 두 번째 테스트 사례에서는 확장 효율성을 평가했습니다.