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Nesta validação, realizamos treinamento de reconhecimento de imagem conforme especificado pelo MLPerf v2.0. Especificamente, treinamos o modelo ResNet v2.0 com o conjunto de dados ImageNet até atingirmos uma precisão de 76,1%. A principal métrica é o tempo para atingir a precisão desejada. Também relatamos a largura de banda de treinamento em imagens por segundo para melhor avaliar a eficiência de escala.
O caso de teste primário avaliou vários processos de treinamento independentes (um por nó) executados simultaneamente. Isso simula o caso de uso principal, um sistema compartilhado usado por vários cientistas de dados. O segundo caso de teste avaliou a eficiência de expansão.