一、DCU实测性能比较

二、各品牌加速卡参数对比

型号

DCU Z100L

Nvidia A100/A800

天数智芯 天垓100

寒武纪 MLU370-X4

架构

GPGPU

GPGPU

GPGPU

NPU

FP64

10.1

9.7

-

-

FP32

12.2

19.5/156(TC)

18.5/37(含TCU)

24

FP16

24.5

78/312(TC)

37/147(含TCU)

96

INT8

49.1

624(TC）

295

256

内存

HBM2 16GB/32GB

HBM2 40GB/80GB

HBM2 32GB

LPDDR5 24GB

功耗

250W/280W

250W/300W/400W

（SXM）

250W

150W

软件环境

DTK(兼容CUDA)

CUDA

天数智芯软件栈（类CUDA）

BANG

整机形态

浸没液冷/冷板液冷/风冷

冷板液冷/风冷

冷板液冷/风冷

冷板液冷/风冷

 三、各品牌加速卡实测性能比较

客户现场实测数据    同参数条件下训练性能,FP32标称值24/12.2,  FP16标称值96/24.5

模型类型

模型名称

MLU370-X4

A100

Z100L

MLU370-X4

/Z100L

精度

图像分类

Pytorch-Resnet50(img/s)

320

710

280

114%

FP32

目标检测

Pytorch-Yolov5-v6.0(img/s)

108

215

90

120%

FP16

NLP

Pytorch-BERT(sequences/s)

27

144

48

56%

FP32

客户无人机模型

paddle-ppyolo-r50vd(img/s)

7.2

7.3

4.8

150%

FP32

客户违章作业识别模型

Pytorch-Yolov5(img/s)

108

215

90

120%

FP16

           同参数条件下训练性能, FP32标称值37/12.2, FP16标称值147/24.5

模型类型

模型名称

天垓100

A100

Z100L

天垓100

/Z100L

精度

图像分类

Pytorch-Resnet50(img/s)

360

710

280

128%

FP32

目标检测

Pytorch-Yolov5-v6.0(img/s)

60

215

90

67%

FP16

NLP

Pytorch-BERT(sequences/s)

48

144

48

100%

FP32

客户无人机模型

paddle-ppyolo-r50vd(img/s)

6

7.3

4.8

125%

FP32

客户违章作业识别模型

Pytorch-Yolov5(img/s)

60

215

90

67%

FP16

# 人工智能 # GPU
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