基准性能

查看源文件

本文介绍MindSpore的基准性能。MindSpore预训练模型可参考Model Zoo

训练性能

ResNet

Network

Network Type

Dataset

MindSpore Version

Resource                

Precision

Batch Size

Throughput

Speedup

ResNet-50 v1.5

CNN

ImageNet2012

0.5.0-beta

Ascend: 1 * Ascend 910
CPU:24 Cores

Mixed

256

2115 images/sec

-

Ascend: 8 * Ascend 910
CPU:192 Cores

Mixed

256

16600 images/sec

0.98

Ascend: 16 * Ascend 910
CPU:384 Cores

Mixed

256

32768 images/sec

0.96

  1. 以上数据基于华为云AI开发平台ModelArts测试获得,是训练过程整体下沉至Ascend 910 AI处理器执行所得的平均性能。

  2. 业界其他开源框架数据可参考:ResNet-50 v1.5 for TensorFlow

BERT

Network

Network Type

Dataset

MindSpore Version

Resource                

Precision

Batch Size

Throughput

Speedup

BERT-Large

Attention

zhwiki

0.5.0-beta

Ascend: 1 * Ascend 910
CPU:24 Cores

Mixed

96

269 sentences/sec

-

Ascend: 8 * Ascend 910
CPU:192 Cores

Mixed

96

2069 sentences/sec

0.96

  1. 以上数据基于华为云AI开发平台ModelArts测试获得,其中网络包含24个隐藏层,句长为128个token,字典表包含21128个token。

  2. 业界其他开源框架数据可参考:BERT For TensorFlow