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d1f01160
编写于
12月 06, 2018
作者:
Z
Zhaolong Xing
提交者:
Cheerego
12月 06, 2018
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add gpu benchmark page (#436)
* add gpu benchmark * fix comments
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doc/fluid/user_guides/howto/inference/index.rst
doc/fluid/user_guides/howto/inference/index.rst
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doc/fluid/user_guides/howto/inference/paddle_gpu_benchmark.md
...fluid/user_guides/howto/inference/paddle_gpu_benchmark.md
+48
-0
未找到文件。
doc/fluid/user_guides/howto/inference/index.rst
浏览文件 @
d1f01160
...
...
@@ -10,4 +10,5 @@ PaddlePaddle Fluid 提供了 C++ API 来支持模型的部署上线
build_and_install_lib_cn.rst
native_infer.md
paddle_tensorrt_infer.md
paddle_gpu_benchmark.md
windows_cpp_inference.md
doc/fluid/user_guides/howto/inference/paddle_gpu_benchmark.md
0 → 100644
浏览文件 @
d1f01160
# PaddlePaddle GPU 性能测试
## 测试环境
-
CPU:Intel(R) Xeon(R) Gold 5117 CPU @ 2.00GHz GPU:Tesla P4
-
TensorRT4.0, CUDA8.0, CUDNNV7
-
测试模型 ResNet50,MobileNet,ResNet101, Inception V3.
## 测试对象
**PaddlePaddle, Pytorch, Tensorflow**
-
在测试中,PaddlePaddle使用子图优化的方式集成了TensorRT, 模型
[
地址
](
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/fluid/PaddleCV/image_classification/models
)
。
-
Pytorch使用了原生的实现, 模型
[
地址1
](
https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision/models
)
、
[
地址2
](
https://github.com/marvis/pytorch-mobilenet
)
。
-
对TensorFlow测试包括了对TF的原生的测试,和对TF—TRT的测试,
**对TF—TRT的测试并没有达到预期的效果,后期会对其进行补充**
, 模型
[
地址
](
https://github.com/tensorflow/models
)
。
### ResNet50
|batch_size|PaddlePaddle(ms)|Pytorch(ms)|TensorFlow(ms)|
|---|---|---|---|
|1|4.64117 |16.3|10.878|
|5|6.90622| 22.9 |20.62|
|10|7.9758 |40.6|34.36|
### MobileNet
|batch_size|PaddlePaddle(ms)|Pytorch(ms)|TensorFlow(ms)|
|---|---|---|---|
|1| 1.7541 | 7.8 |2.72|
|5| 3.04666 | 7.8 |3.19|
|10|4.19478 | 14.47 |4.25|
### ResNet101
|batch_size|PaddlePaddle(ms)|Pytorch(ms)|TensorFlow(ms)|
|---|---|---|---|
|1|8.95767| 22.48 |18.78|
|5|12.9811 | 33.88 |34.84|
|10|14.1463| 61.97 |57.94|
### Inception v3
|batch_size|PaddlePaddle(ms)|Pytorch(ms)|TensorFlow(ms)|
|---|---|---|---|
|1|15.1613 | 24.2 |19.1|
|5|18.5373 | 34.8 |27.2|
|10|19.2781| 54.8 |36.7|
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