Ir al contenido (pulsa Retorno)

Universitat Politècnica de Catalunya

    • Català
    • Castellano
    • English
    • Inicia la sessióRegistre (usuaris no UPC)Entrada (usuaris no UPC)
  • mailContacta
  • world Català 
    • Català
    • Castellano
    • English
  • userInicia sessió   
      Inicia la sessióRegistre (usuaris no UPC)Entrada (usuaris no UPC)

UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC

Banner header
61.640 E-prints UPC
You are here:
Visualitza l'ítem 
  •   Pàgina inicial de UPCommons
  • E-prints
  • Programes de doctorat
  • Doctorat en Intel·ligència Artificial
  • Articles de revista
  • Visualitza l'ítem
  •   Pàgina inicial de UPCommons
  • E-prints
  • Programes de doctorat
  • Doctorat en Intel·ligència Artificial
  • Articles de revista
  • Visualitza l'ítem
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Size & shape matters: The need of HPC benchmarks of high resolution image training for deep learning

Thumbnail
Visualitza/Obre
365-1855-2-PB.pdf (1,073Mb)
 
10.14529/jsfi210103
 
  Veure estadístiques d'ús
  Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Cita com:
hdl:2117/349274

Mostra el registre d'ítem complet
Parés Pont, FerranMés informació
Megias Montsesinos, Pedro
García Gasulla, Dario
Garcia Gasulla, MartaMés informació
Ayguadé Parra, EduardMés informacióMés informacióMés informació
Labarta Mancho, Jesús JoséMés informacióMés informacióMés informació
Tipus de documentArticle
Data publicació2021-03
Condicions d'accésAccés obert
Attribution-NonCommercial 3.0 Spain
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons : Reconeixement-NoComercial 3.0 Espanya
Abstract
One of the purposes of HPC benchmarks is to identify limitations and bottlenecks in hardware. This functionality is particularly influential when assessing performance on emerging tasks, the nature and requirements of which may not yet be fully understood. In this setting, a proper benchmark can steer the design of next generation hardware by properly identifying said requirements, and quicken the deployment of novel solutions. With the increasing popularity of deep learning workloads, benchmarks for this family of tasks have been gaining popularity. Particularly for image based tasks, which rely on the most well established family of deep learning models: Convolutional Neural Networks. Significantly, most benchmarks for CNN use low-resolution and fixed-shape (LR&FS) images. While this sort of inputs have been very successful for certain purposes, they are insufficient for some domains of special interest (e.g., medical image diagnosis or autonomous driving) where one requires higher resolutions and variable-shape (HR&VS) images to avoid loss of information and deformation. As of today, it is still unclear how does image resolution and shape variability affect the nature of the problem from a computational perspective. In this paper we assess the differences between training with LR&FS and HR&VS, as means to justify the importance of building benchmarks specific for the latter. Our results on three different HPC clusters show significant variations in time, resources and memory management, highlighting the differences between LR&FS and HR&VS image deep learning.
CitacióParés, F. [et al.]. Size & shape matters: The need of HPC benchmarks of high resolution image training for deep learning. "Supercomputing frontiers and innovations", Març 2021, vol. 8, núm. 1, p. 28-44. 
URIhttp://hdl.handle.net/2117/349274
DOI10.14529/jsfi210103
ISSN2313-8734
Versió de l'editorhttps://superfri.org/superfri/article/view/365/383
Col·leccions
  • Doctorat en Intel·ligència Artificial - Articles de revista [34]
  • Computer Sciences - Articles de revista [294]
  • Departament d'Arquitectura de Computadors - Articles de revista [1.004]
  • CAP - Grup de Computació d'Altes Prestacions - Articles de revista [380]
  Veure estadístiques d'ús

Mostra el registre d'ítem complet

FitxersDescripcióMidaFormatVisualitza
365-1855-2-PB.pdf1,073MbPDFVisualitza/Obre

Explora

Aquesta col·leccióPer data d'edicióAutorsAltres contribucionsTítolsTemesAquest dipòsitComunitats i col·leccionsPer data d'edicióAutorsAltres contribucionsTítolsTemes

© UPC Obrir en finestra nova . Servei de Biblioteques, Publicacions i Arxius

info.biblioteques@upc.edu

  • Sobre aquest web
  • Contacta
  • Envia comentaris
  • Configuració de privadesa
  • Inici de la pàgina