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译者：闻菲、胡祥杰 【重要通知：世界人工智能大会现场一律凭活动行二维码入场，不接受现金购票，分论坛票只有下午可以入场】2016 世界人工智能大会活动行浏览过 5 万，大会售票进入尾声，还有一些已购票付款的公司和机构未换二维码。活动行在大会现场设有咨询席位，但提前换二维码节省签到时间。请团购注册的公司关注，务必提醒参会的同事们手机接收二维码，如果不清晰可以打印出来，现场在签到处换领大会嘉宾胸卡。 【倒计时 4 天，点击“阅读原文”抢票！！】? 业界领袖回溯60年AI历史，全球对话人工智能未来挑战，权威发布2016世界人工智能名人堂及中国人工智能产业发展报告；? 国际大咖“视频”远程参会， Bengio 和李飞飞联袂寄语中国人工智能；? 探秘讯飞超脑及华为诺亚方舟实验室，最强CTO与八大研究院院长交锋；? 滴滴CTO与百度首席架构师坐镇智能驾驶论坛，新智元三大圆桌阵容史无前例；? 中国“大狗”与"X-Dog"震撼亮相，龙泉寺机器僧“贤二”卖萌。 【新智元导读】深度学习计算该买哪款GPU，选择哪个平台？这篇文章为你提供对比指南。 购买用于运行深度学习算法的硬件时，我们常常找不到任何有用的基准，唯一的选择是买一个GPU然后用它来测试。现在市面上性能最好的GPU几乎都来自英伟达，但其中也有很多选择：是买一个新出的TITAN X Pascal还是便宜些的TITAN X Maxwell，又或是GTX 1080？本文中我们对几个最常见的英伟达GPU以及最常用的一些深度学习算法进行了基准测试。软件方面，我们比较了最近发布的四个开源深度学习库：Tensorflow v0.10.0、Neon v1.6.0、Caffe rc3以及caffe的英伟达版本NVcaffe v0.15.10。 GPU基准测试：GeForce GTX 1080 vs Titan X(Maxwell) vs Titan X (Pascal)
我们比较了GeForce GTX 1080、Titan X Maxwell和Titan X Pascal三款GPU，使用的深度学习库是Neon、Tensorflow和Caffe，深度学习网络是AlexNet、GoogleNet、OverFeat和VGG-A。 所有基准测试都使用64位系统，每个结果是100次迭代计算的平均时间。 基于库的测试结果 训练基准测试 使用四种库（Tensorflow，NVcaffe，Caffe，Neon）进行一次前向迭代和反向迭代的总时间[ms]（越少越好）。结果如下：
推论基准测试 使用四种库（Tensorflow，NVcaffe，Caffe，Neon）进行一次前向迭代的总时间[ms]（越少越好）。结果如下：
基于神经网络的测试结果 训练基准测试 使用四种神经网络（VGG-A, OverFeat,AlexNet, GoogLeNet）进行一次前向迭代和反向迭代的总时间（越少越好）。结果如下：
推论基准测试 使用四种神经网络（VGG-A, OverFeat,AlexNet, GoogLeNet）进行一次前向迭代的总时间（越少越好）。结果如下：
配置
基准测试工具 在Neon上进行基准测试使用的是neon库中的脚本neon/tests/run_benchmarks.py，直播，在Tensorflow上使用的是convnet-benchmarks和不加修改的脚本convnet-benchmarks/tensorflow/benchmark_alexnet.py, convnet-benchmarks/tensorflow/benchmark_googlnet.py, convnet-benchmarks/tensorflow/benchmark_overfeat.py 以及 convnet-benchmarks/tensorflow/benchmark_vgg.py。Caffe使用的也是convnet-benchmarks，但对脚本convnet-benchmarks/caffe/run_imagenet.sh作了修改以指向我们的caffe安装。 深度学习库基准测试：Caffe vs Neon vsNVcaffe vs Tensorflow 同样，所有基准测试都使用64位系统，每个结果是100次迭代计算的平均时间。 基于GPU的测试结果 训练基准测试 使用四种GPU（Titan X Pascal, Titan X Maxwell, GeForce GTX 1080）进行一次前向迭代和反向迭代的总时间（越少越好）。结果如下：
推论基准测试 使用四种GPU（Titan X Pascal, Titan X Maxwell, GeForce GTX 1080）进行一次前向迭代的总时间（越少越好）。结果如下：
基于神经网络的测试结果 训练基准测试 使用四种神经网络（VGG-A, OverFeat,AlexNet, GoogLeNet）进行一次前向迭代和反向迭代的总时间（越少越好）。结果如下：
推论基准测试 使用四种神经网络（VGG-A, OverFeat, AlexNet,GoogLeNet）进行一次前向迭代的总时间（越少越好）。结果如下：
配置
基准测试工具 (责任编辑：本港台直播) |
