Graphcore最近发布的IPU-POD128和IPU-POD256横向扩展系统也得出了结果,与上一轮MLPerf训练相比,Graphcore的IPU-POD16的BERT性能提高了5%,IPU-POD64的BERT性能提高了12%。
·对于Graphcore较大的旗舰系统,在IPU-POD128上训练ResNet-50的时间为5.67分钟,在IPU-POD256上为3.79分钟。
·对于自然语言处理(NLP)模型BERT,Graphcore在开放和封闭类别分别提交了IPU-POD16、IPU-POD64和IPU-POD128的结果,在新的IPU-POD128上的训练时间为5.78分钟。
打败NVIDIA!Graphcore IPU系统AI性能飚出新高度
Graphcore最近发布的IPU-POD128和IPU-POD256横向扩展系统也得出了结果,与上一轮MLPerf训练相比,Graphcore的IPU-POD16的BERT性能提高了5%,IPU-POD64的BERT性能提高了12%。 对于Graphcore较大的旗舰系统,在IPU-POD128上训练ResNet-50的时间为5.67分钟,在IPU-
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