![【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 NVIDIAのAmpereで対応した新技術「プルーニング」](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3ae7678270a5d835ad06898ccaa46d007b2a6ab0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fpc.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Fpcw%2Flist%2F1265%2F697%2Fss.jpg)
GTC 2019でDell/EMC、テキサス大オースチン校とテキサス大サンアントニオ校の研究者が「MLPerf」を使ってディープラーニングのハードウェアインフラの選び方を理解するという論文を発表した。 (このレポートの図は、別の出典を挙げていない場合は、GTC 2019におけるDELL/EMCのRamesh Radhakrishnan氏の発表資料のコピーである) MLPerfベンチマークはマシンラーニングの学習の実行性能を測るベンチマークである。現在、V0.5というものが使われている。MLPerf V0.5では「イメージ分類」、「オブジェクト検出」、「翻訳」、「リコメンデーション」、「強化学習」の5つのドメインがあり、それぞれのドメインの問題に対するマシンラーニングのトレーニングの性能を測定する。 発表を行うDELL/EMCのRamesh Radhakrishnan氏 (筆者撮影) なお、
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