Benchmarking and Analyzing Deep Neural Network Training
Notice bibliographique
Résumé
The recent popularity of deep neural networks (DNNs) has generated considerable research interest in performing DNN-related computation efficiently. However, the primary focus is usually very narrow and limited to (i) inference - i.e. how to efficiently execute already trained models and (ii) image classification networks as the primary benchmark for evaluation. Our primary goal in this work is to break this myopic view by (i) proposing a new benchmark suite for DNN training, called TBD1, which comprises a representative set of eight DNN models and covers six major machine learning applications: image classification, machine translation, speech recognition, object detection, adversarial networks, reinforcement learning, and (ii) performing an extensive performance analysis of these models on three major deep learning frameworks (TensorFlow, MXNet, CNTK) across different hardware configurations (single-GPU, multi-GPU, and multi-machine). We present a new toolchain for performance analysis for these models that combines the targeted usage of existing performance analysis tools, careful selection of performance metrics, and methodologies to analyze the results. We also build a new set of tools for memory profiling in three major frameworks. These tools can shed light on precisely how much memory is consumed by different data structures (weights, activations, gradients, workspace) in DNN training. Using our tools and methodologies, we make several important observations and recommendations on where future DNN training research and optimization should be focused.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».