테크니컬 스토리

• 성능 측정 방법

ㆍ본 성능 측정은 NVIDIA의 딥러닝 예제와 NGC 컨테이너를 활용하여, 다양한 분야에서 자주 사용되는 트레이닝 작업을 선택하여 실제 사용 환경과 최대한 유사하게 진행되었습니다.
ㆍ테스트 결과는 GPU의 메모리를 100% 활용하지 않았습니다. 해당 결과보다 GPU 메모리가 클수록 특정 작업에서 더 많은 처리량을 보일 수 있습니다.
ㆍ테스트 결과는 실제 처리량을 기준으로 작성되었으며, 반응 속도나 단순한 하드웨어 성능 추정치와는 다릅니다.

• 결과

1. TFT Traffic (PyTorch)

2. UNET Industrial (Tensorflow)

3. NCF (PyTorch)

4. SIM (Tensorflow)

• 사용된 데이터셋 및 트레이닝 예제
  (Nvidia Deep Learning Examples / NGC Container)