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GPT-4o
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表中の「1epochでの予想時間」ですが、100万枚の処理で1epochとして算出しています。机上の計算ですが、倍以上の性能差が得られました。実際に学習させる際には数十epoch実行するため、時間でいうと日・週の単位で効いてきます。 ■ 考察 まず、GPUメモリサイズの違いによって、GTX1080ではバッチサイズの 大きなものは測定不可能となります。やはりDeepLearningにおいてメモリサイズは演算可否だけでなく、学習スピードにも大きく効いてきます。 ベンチマークの通りTITAN Xは GTX1080に比べ、25%ほど処理時間が短縮されています。コア数のスペック差から見ても妥当な数字と思われます。 また、GDEPアドバンスでは下記のサーマルスロットルリングの対策として水冷TITAN X 搭載モデルの販売を開始しました。Pascal版TITAN X の高性能をフルに引き出すGDEPアド
システムインキュベーション事業 先進的なテクノロジーを用いた課題解決に特化した ソリューションビジネスを展開しています。 doneAI(ディープラーニング)用ソリューションの提供 doneXR、メタバース向けビジュアライズ用ソリューションの提供 doneビッグデータ用高速大容量ストレージソリューションの提供 done顧客リクエストに基づいたシステムの構築と運用支援
株式会社GDEPアドバンス(本社 東京都文京区/代表取締役:飯野匡道 )は、自社が販売するディープラーニング用ワークステーション「Deep Learning BOX®」において、世界最先端の GPU アーキテクチャ Pascal を採用した GeForce GTX 1080の搭載モデルの販売およびサポートを本日より開始いたしましました。 DeepLearning BOX®は日本で初めてディープラーニングGPUトレーニング・システムの「NVIDIA® DIGITS™ソフトウェア」をサポートしたオールインワンDeepLearning開発キットです。 深層学習研究において、高効率で高いパフォーマンスを発揮できるよう Caffe , Chainer、Theano, TensorFlow、CNTK、CUDA , CuDNN , cuda-convnet な どのDeepLearning関連フレームワ
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