深度學習訓練，選擇P100就對了

1.背景

去年4月，nvidia推出了tesla p100加速卡，速度是nvidia之前高階系統的12倍。同年9月的gtc china 2016大會，nvidia又發布了tesla p4、p40兩款深度學習晶元。tesla p100主攻學習和訓練任務，而tesla p4&p40主要負責影象、文字和語音識別。

同為pascal架構且運算能力接近的p100和p40常常被拿來對比，單看spec上運算能力，似乎p40比p100的深度學習效能更好，但實際上呢？本文就通過使用nvcaffe、mxnet、tensorflow三個主流開源深度學習框架對p100和p40做效能實測來揭曉答案吧。

3.實測資料

3.1 nvcaffe:googlenet

使用imagenet ilsvrc2012資料集，其中訓練1281167張， 驗證測試 5萬張，資料單位是images/second（每秒處理的影象張數），oom表示batch size太大導致gpu視訊記憶體不夠。

測試資料如下：

不同batch size單卡效能對比：

最大效能對比：

使用benchmark模式測試imagenet訓練，資料單位samples/sec，測試資料如下：

tensorflow使用alexnet benchmark模式測試單gpu forward和forward-backward作為比較參考，資料單位sec/ batch，越小效能越好。

p100與p40比較的單gpu測試資料如下：

4 測試結論

通過實測nvcaffe、mxnet、tensorflow三個主流深度學習框架的影象分類訓練效能，驗證了我們前面的分析，p40雖然計算力優於p100，但是受限於視訊記憶體頻寬，在深度學習訓練上效能是不如p100的，通過實測資料，我們可以得出結論：p100比p40訓練效能至少高出20%以上。

深度學習訓練，選擇p100就對了。

阿里雲上提供的gn5系列gpu例項，可搭載最多8塊p100 gpu，可大大加速深度學習訓練，搭載最新v100 gpu的gn6例項近期也已經上線公測，我們後續也會給出gn6例項的效能評測報告。

深度學習訓練，選擇P100就對了

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