国产超算平台下神经网络的混合精度计算方法支撑数据

项目组针对神经网络低精度计算特点，研究神经网络的混合精度训练计算方法，包括国产平台下混合精度神经网络计算的性能模型、基于神经网络模型损失值（loss）缩放和权重高精度备份的高效混合精度训练方法，以高效利用智能计算设备的多精度计算单元，在保证模型训练收敛精度的同时，提高神经网络训练的吞吐率和能效。本数据集基于以上研究内容建设，包括图像及自然语言领域处理混合精度测试数据、第三方测试数据、论文成果数据。图像及自然语言领域处理混合精度测试数据包括数据集下载网址、图像领域混合精度计算计算量节省实验数据、自然语言处理领域混合精度计算训练效率及内存开销实验数据。第三方测试数据包括第三方测试大纲、第三方测试所需数据及算法代码、第三方测试报告。成果数据包括论文2篇。数据集体量为24.87MB。