面向异构资源的深度学习推理服务适配效能数据集

数据采集于2021年7月-2021年12月，主要用于分析不同的配置参数对在异构资源上运行深度学习推理服务的性能的影响，进而支持面向异构资源的深度学习推理服务适配效能优化方法，以文件的形式呈现。数据来源于真实的深度学习推理服务负载，包括计算机视觉和自然语言处理领域的常用深度学习模型，使用TVM提供的性能测量工具采集得到，共69KB数据。该数据使用Intel(R) Xeon(R) Silver 4210和Tesla T4采集。