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Les méthodes se comportent différemment selon les modèles; nous vous recommandons fortement de tester vos modèles avec toutes les méthodes sur les différents types de nœuds GPU. | Les méthodes se comportent différemment selon les modèles; nous vous recommandons fortement de tester vos modèles avec toutes les méthodes sur les différents types de nœuds GPU. | ||
====Étalonnage (''benchmarks'')==== | |||
===Étalonnage (''benchmarks'')=== | |||
Les résultats ont été obtenus avec TensorFlow v1.5 (CUDA9 et cuDNN 7) sur Graham et Cedar avec un seul GPU et plusieurs GPU et des méthodes différentes de gestion des variables; voyez [https://github.com/tensorflow/benchmarks TensorFlow Benchmarks]. | Les résultats ont été obtenus avec TensorFlow v1.5 (CUDA9 et cuDNN 7) sur Graham et Cedar avec un seul GPU et plusieurs GPU et des méthodes différentes de gestion des variables; voyez [https://github.com/tensorflow/benchmarks TensorFlow Benchmarks]. | ||
*ResNet-50 | *ResNet-50 | ||
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| Cedar, ''GPU Large'' || 205.71 ||4 || 673.47 || 721.98 || '''754.35''' || 574.91 || 664.72 || 692.25 | | Cedar, ''GPU Large'' || 205.71 ||4 || 673.47 || 721.98 || '''754.35''' || 574.91 || 664.72 || 692.25 | ||
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*VGG-16 | *VGG-16 |