デルはGPUと各種ディープラーニングのフレームワークにフォーカスし、性能を比較したパフォーマンス結果を公式ホームページ(TechCenter)内で公開した。1月17日に東京高田馬場でNVIDIAが開催した「DEEP LEARNING INSTITUTE」でも、ミニシアターでこの結果を公表している。また、詳細のレポートをPDFファイルとしてダウンロード可能だ。 主に、「GPUを使うとどの程度のパフォーマンスアップに繋がるのか」「複数枚数のGPUボードを使用する場合、数が多いほど速度向上の効果が現れるか」「Caffe、MXNet、TensorFlowなどのディープラーニング・フレームワークによってパフォーマンスの違いがあるか」などが見てとれるものとなっている。 例えば、下記はディープラーニング・フレームワーク「NV-Caffe」(NVIDIA フォークの Caffe)で GoogleNet ニ
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