分布式训练框架线性加速比测试数据

来源：数据来源于人工智能集群环境下对大规模分布式训练框架线性加速比进行的性能验证测试，主要是获得分布式训练框架在K级寒武纪vMLU环境下的线性加速比大于85%的比值。
采集：测试通过在PyTorch环境下，读取ResNet50模型结构、ImageNet公开数据集相关配置，运行测试脚本，分别进行单个和千个以上的vMLU深度学习训练任务，通过计算线性加速比F2/F1/F2的vMLU数量，对分布式训练框架线性加速比测试数据进行采集。
加工：所有测试数据均由实际软硬件环境自动计算生成，确保了数据来源的真实可靠。在数据整理阶段，通过人工对数据格式进行统一和规范化处理，杜绝任何主观编辑和人为干预，确保数据的客观性和一致性。
处理方式：数据采集过程严格遵循标准化操作流程，使用经过验证的采集工具和方法，确保数据完整、准确和可追溯。同时，所有测试方案均提交多位相关领域技术专家进行科学论证，保证测试设计的合理性、科学性与可行性。数据以统一、标准化的格式存储，包含必要的数据信息，易于理解、调用和后续处理，为后续的研究和应用提供了有效的数据支撑。