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a3435044
编写于
11月 01, 2017
作者:
T
tensor-tang
提交者:
GitHub
11月 01, 2017
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Merge pull request #5148 from tensor-tang/benchmark
update benchmark data on VGG19
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2e74cf46
5bd18865
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benchmark/IntelOptimizedPaddle.md
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benchmark/IntelOptimizedPaddle.md
0 → 100644
浏览文件 @
a3435044
# Benchmark
Machine:
-
Server
-
Intel(R) Xeon(R) Gold 6148 CPU @ 2.40GHz, 2 Sockets, 20 Cores per socket
-
Laptop
-
DELL XPS15-9560-R1745: i7-7700HQ 8G 256GSSD
-
i5 MacBook Pro (Retina, 13-inch, Early 2015)
-
Desktop
-
i7-6700k
System: CentOS release 6.3 (Final), Docker 1.12.1.
PaddlePaddle: paddlepaddle/paddle:latest (TODO: will rerun after 0.11.0)
-
MKL-DNN tag v0.10
-
MKLML 2018.0.20170720
-
OpenBLAS v0.2.20
On each machine, we will test and compare the performance of training on single node using MKL-DNN / MKLML / OpenBLAS respectively.
## Benchmark Model
### Server
Test on batch size 64, 128, 256 on Intel(R) Xeon(R) Gold 6148M CPU @ 2.40GHz
Input image size - 3
* 224 *
224, Time: images/second
-
VGG-19
| BatchSize | 64 | 128 | 256 |
|--------------|-------| -----| --------|
| OpenBLAS | 7.82 | 8.62 | 10.34 |
| MKLML | 11.02 | 12.86 | 15.33 |
| MKL-DNN | 27.69 | 28.8 | 29.27 |
chart on batch size 128
TBD
-
ResNet
-
GoogLeNet
### Laptop
TBD
### Desktop
TBD
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