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