Índice de referencia ResNet-50 en Tensorflow™

LeaderGPU® es un servicio nuevo que ha entrado en el mercado de la computación por GPU con serias intenciones a largo plazo. La velocidad de los cálculos del modelo ResNet-50 en LeaderGPU® es 2,5 veces más rápida en comparación con Google Cloud y 2,9 veces más rápida en comparación con AWS (datos relativos a un ejemplo con 8x GTX 1080 en comparación con 8x Tesla® K80). El precio del alquiler por minuto de GPU en LeaderGPU® comienza desde tan solo 0,02 euros, que es más de 4 veces más bajo que el precio del alquiler en Google Cloud y más de 5 veces más bajo que el precio en AWS (al 7 de julio de 2017).

En este artículo, probaremos el modelo ResNet-50 en servicios populares como LeaderGPU®, AWS y Google Cloud. Podrá ver en la práctica el motivo por el que LeaderGPU® supera considerablemente a los competidores representados.

Todas las pruebas se realizaron utilizando Python 3.5 y Tensorflow-gpu 1.2 en máquinas con GTX 1080, GTX 1080 TI y Tesla® P 100 con sistema operativo CentOS 7 instalado y biblioteca CUDA® 8.0.

Se utilizaron los siguientes comandos para ejecutar las pruebas:

# git clone https://github.com/tensorflow/benchmarks.git

# python3.5 benchmarks/scripts/tf_cnn_benchmarks/tf_cnn_benchmarks.py --num_gpus=?(Número de tarjetas en el servidor) --model resnet50 --batch_size 32 (64, 128, 256, 512)

Instancias de GTX 1080

Para la primera prueba, utilizamos instancias con GTX 1080. Los datos del entorno de prueba (con tamaños de lote 32 y 64) se indican a continuación:

• Tipos de instancias:ltbv17, ltbv13, ltbv16
• GPU: 2x GTX 1080, 4x GTX 1080, 8x GTX 1080
• OS:CentOS 7
• CUDA / cuDNN:8.0 / 5.1
• TensorFlow GitHub hash:b1e174e
• Benchmark GitHub hash:9165a70
• Comando:

  # python3.5 benchmarks/scripts/tf_cnn_benchmarks/tf_cnn_benchmarks.py --num_gpus=2 (4,8) --model resnet50 --batch_size 32 (optional 64, 128,256, 512)

• Modelo:ResNet50
• Fecha de la prueba:junio de 2017

Los resultados de la prueba se muestran en el diagrama siguiente:

Instancias de GTX 1080TI

El siguiente paso es probar las instancias con GTX 1080 Ti. Los datos del entorno de prueba (con tamaños de lote 32, 64 y 128) se indican a continuación:

• Tipos de instancias:ltbv21, ltbv18
• GPU: 2x GTX 1080TI, 4x GTX 1080TI
• OS:CentOS 7
• CUDA / cuDNN:8.0 / 5.1
• TensorFlow GitHub hash:b1e174e
• Benchmark GitHub hash:9165a70
• Comando:

  # python3.5 benchmarks/scripts/tf_cnn_benchmarks/tf_cnn_benchmarks.py --num_gpus=2 (4) --model resnet50 --batch_size 32 (optional 64, 128,256, 512)

• Modelo:ResNet50
• Fecha de la prueba:junio de 2017

Los resultados de la prueba se muestran en el diagrama siguiente:

Instancias de Tesla® P100

El paso final es probar las instancias con Tesla® P100. Los datos del entorno de prueba (con tamaños de lote 32, 64 y 128) se indican a continuación:

• Tipo de instancia:ltbv20
• GPU:2x NVIDIA® Tesla® P100
• OS:CentOS 7
• CUDA / cuDNN:8.0 / 5.1
• TensorFlow GitHub hash:b1e174e
• Benchmark GitHub hash:9165a70
• Comando:

  # python3.5 benchmarks/scripts/tf_cnn_benchmarks/tf_cnn_benchmarks.py --num_gpus=2 --model resnet50 --batch_size 32 (optional 64, 128, 256, 512)

• Modelo:ResNet50
• Fecha de la prueba:junio de 2017

Los resultados de la prueba se muestran en el diagrama siguiente:

En el siguiente cuadro se presentan los resultados de las pruebas de Resnet50 en Google Cloud y AWS (tamaño de lote 64):

* Los datos indicados se obtuvieron de las siguientes fuentes:

https://www.tensorflow.org/lite/performance/measurement#details_for_google_compute_engine_nvidia_tesla_k80
https://www.tensorflow.org/lite/performance/measurement#details_for_amazon_ec2_nvidia_tesla_k80

Calculemos el coste y el tiempo de procesamiento de 1 000 000 imágenes en cada máquina de LeaderGPU®, AWS y Google. El conteo está disponible con un tamaño de lote de 64 para todas las máquinas.

** El servicio Google Cloud no ofrece planes de pago por minuto. Los cálculos del precio por minuto se basan en el precio por hora (5645 $).

Sobre la base del cuadro, cabe concluir que la máxima velocidad de procesamiento de imágenes en el modelo ResNet-50 se obtiene con 8x GTX 1080 de LeaderGPU®, mientras que:

El precio inicial del alquiler en LeaderGPU® comienza desde tan solo € 0,02 por minuto, que es alrededor de 4,13 veces más bajo que el de las instancias de 8x Tesla® K80 ofrecidas por Google Cloud y alrededor de 5,35 veces más bajo que el de las instancias de 8x Tesla® K80 de AWS;

el tiempo de procesamiento fue de 17 minutos y 32 segundos, que es 2,5 veces más rápido que en las instancias de 8x Tesla® K80 de Google Cloud y 2,49 veces más rápido que en las instancias de 8x Tesla® K80 de AWS.

LeaderGPU® supera considerablemente a sus competidores tanto en términos de disponibilidad del servicio como de velocidad de procesamiento de imágenes. ¡Alquile una GPU con pago por minuto en LeaderGPU® para llevar a cabo diversas tareas en el menor tiempo!