Nvidia RTX A4000 ADA có thể xử lý các tác vụ học máy không?

Ngành kiến trúc

Ada Lovelace

Ampe

Ampe

Ampe

quy trình công nghệ

5nm

8nm

8nm

8nm

GPU

AD104

GA102

GA104

GA102

Số lượng bóng bán dẫn (triệu)

35.800

17.400

28.300

28.300

Băng thông bộ nhớ (Gb/s)

280.0

448

768

936.2

Dung lượng bộ nhớ video (bit)

160

256

384

384

Bộ nhớ GPU (GB)

20

16

24

24

loại bộ nhớ

GDDR6

GDDR6

GDDR6

GDDR6X

lõi CUDA

6,144

6 144

8192

10496

lõi tenor

192

192

256

328

lõi RT

48

48

64

82

SP hoàn hảo (teraflop)

19.2

19,2

27,8

35,6

Hiệu suất lõi RT (teraflop)

44.3

37,4

54,2

69,5

Hiệu suất tenxơ (teraflop)

306.8

153,4

222,2

285

Công suất tối đa (Watt)

70

140

230

350

giao diện

PCIe 4.0x16

PCI-E 4.0x16

PCI-E 4.0x16

PCIe 4.0x16

kết nối

4x Mini DisplayPort 1.4a

DP 1.4 (4)

DP 1.4 (4)

DP 1.4 (4)

Yếu tố hình thức

2 khe

1 khe

2 khe

2-3 khe cắm

Phần mềm vGPU

KHÔNG

KHÔNG

Có, không giới hạn

Đúng. với những hạn chế

nvlink

KHÔNG

KHÔNG

2XRTX A5000

Đúng

hỗ trợ CUDA

11.6

8.6

8.6

8.6

hỗ trợ VULKAN

1.3

Đúng

Đúng

vâng, 1,2

giá (USD)

1.250

1000

2500

1400

CPU

AMD Ryzen 9 5950X 3.4GHz (16 nhân)

OctaCore Intel Xeon E-2288G, 3,5 GHz

ĐẬP

4x32 Gb DDR4 ECC SO-DIMM

2x32 GB DDR4-3200 ECC DDR4 SDRAM 1600 MHz

Lái xe

SSD NVMe 1Tb

SSD Samsung 980 PRO 1TB

bo mạch chủ

ASRock X570D4I-2T

Dòng Asus P11C-I

Hệ điều hành

Microsoft Windows 10

Microsoft Windows 10

19/1. MobileNet-V2

1.1 — suy luận | đợt=50, kích thước=224x224: 38,5 ± 2,4 ms1,2 — đào tạo | đợt=50, kích thước=224x224: 109 ± 4 ms

1.1 — suy luận | đợt=50, kích thước=224x224: 53,5 ± 0,7 ms1,2 — đào tạo | lô=50, kích thước=224x224: 130,1 ± 0,6 ms

19/2. Inception-V3

2.1 — suy luận | đợt=20, kích thước=346x346: 36,1 ± 1,8 ms2,2 — đào tạo | đợt=20, kích thước=346x346: 137,4 ± 0,6 ms

2.1 — suy luận | đợt=20, kích thước=346x346: 36,8 ± 1,1 ms2,2 — đào tạo | đợt=20, kích thước=346x346: 147,5 ± 0,8 ms

19/3. Inception-V4

3.1 — suy luận | đợt=10, kích thước=346x346: 34,0 ± 0,9 ms3.2 — đào tạo | đợt=10, kích thước=346x346: 139,4 ± 1,0 ms

3.1 — suy luận | đợt=10, kích thước=346x346: 33,0 ± 0,8 ms3.2 — đào tạo | đợt=10, kích thước=346x346: 135,7 ± 0,9 ms

19/4. Khởi động-ResNet-V2

4.1 — suy luận | đợt=10, kích thước=346x346: 45,7 ± 0,6 ms4.2 — đào tạo | đợt=8, kích thước=346x346: 153,4 ± 0,8 ms

4.1 — lô suy luận=10, kích thước=346x346: 33,6 ± 0,7 ms4.2 — lô đào tạo=8, kích thước=346x346: 132 ± 1 ms

19/5. ResNet-V2-50

5.1 — suy luận | đợt=10, kích thước=346x346: 25,3 ± 0,5 ms5.2 — đào tạo | đợt=10, kích thước=346x346: 91,1 ± 0,8 ms

5.1 — suy luận | đợt=10, kích thước=346x346: 26,1 ± 0,5 ms5.2 — đào tạo | đợt=10, kích thước=346x346: 92,3 ± 0,6 ms

19/6. ResNet-V2-152

6.1 — suy luận | đợt=10, kích thước=256x256: 32,4 ± 0,5 ms6.2 — đào tạo | đợt=10, kích thước=256x256: 131,4 ± 0,7 ms

6.1 — suy luận | đợt=10, kích thước=256x256: 23,7 ± 0,6 ms6.2 — đào tạo | lô=10, kích thước=256x256: 107,1 ± 0,9 ms

19/7. VGG-16

7.1 — suy luận | đợt=20, kích thước=224x224: 54,9 ± 0,9 ms7.2 — đào tạo | đợt=2, kích thước=224x224: 83,6 ± 0,7 ms

7.1 — suy luận | đợt=20, kích thước=224x224: 66,3 ± 0,9 ms7.2 — đào tạo | đợt=2, kích thước=224x224: 109,3 ± 0,8 ms

19/8. SRCNN 9-5-5

8.1 — suy luận | đợt=10, kích thước=512x512: 51,5 ± 0,9 ms8.2 — suy luận | đợt=1, kích thước=1536x1536: 45,7 ± 0,9 ms8,3 — đào tạo | đợt=10, kích thước=512x512: 183 ± 1 ms

8.1 — suy luận | đợt=10, kích thước=512x512: 59,9 ± 1,6 ms8.2 — suy luận | đợt=1, kích thước=1536x1536: 53,1 ± 0,7 ms8,3 — đào tạo | đợt=10, kích thước=512x512: 176 ± 2 ms

19/9. VGG-19 Super-Res

9.1 — suy luận | đợt=10, kích thước=256x256: 99,5 ± 0,8 ms9,2 — suy luận | đợt=1, kích thước=1024x1024: 162 ± 1 ms9.3 — đào tạo | đợt=10, kích thước=224x224: 204 ± 2 ms

19/10. ResNet-SRGAN

10.1 — suy luận | đợt=10, kích thước=512x512: 85,8 ± 0,6 ms10,2 — suy luận | đợt=1, kích thước=1536x1536: 82,4 ± 1,9 ms10,3 — đào tạo | đợt=5, kích thước=512x512: 133 ± 1 ms

10.1 — suy luận | đợt=10, kích thước=512x512: 98,9 ± 0,8 ms10,2 — suy luận | đợt=1, kích thước=1536x1536: 86,1 ± 0,6 ms10,3 — đào tạo | đợt=5, kích thước=512x512: 130,9 ± 0,6 ms

19/11. ResNet-DPED

11.1 — suy luận | đợt=10, kích thước=256x256: 114,9 ± 0,6 ms11,2 — suy luận | đợt=1, kích thước=1024x1024: 182 ± 2 ms11.3 — đào tạo | đợt=15, kích thước=128x128: 178,1 ± 0,8 ms

11.1 — suy luận | đợt=10, kích thước=256x256: 146,4 ± 0,5 ms11,2 — suy luận | đợt=1, kích thước=1024x1024: 234,3 ± 0,5 ms11,3 — đào tạo | đợt=15, kích thước=128x128: 234,7 ± 0,6 ms

19/12. U-Net

12.1 — suy luận | đợt=4, kích thước=512x512: 180,8 ± 0,7 ms12,2 — suy luận | đợt=1, kích thước=1024x1024: 177,0 ± 0,4 ms12,3 — đào tạo | đợt=4, kích thước=256x256: 198,6 ± 0,5 ms

12.1 — suy luận | đợt=4, kích thước=512x512: 222,9 ± 0,5 ms12,2 — suy luận | đợt=1, kích thước=1024x1024: 220,4 ± 0,6 ms12,3 — đào tạo | đợt=4, kích thước=256x256: 229,1 ± 0,7 mili giây

19/13. Nvidia-SPADE

13.1 — suy luận | đợt=5, kích thước=128x128: 54,5 ± 0,5 ms13,2 — đào tạo | đợt=1, kích thước=128x128: 103,6 ± 0,6 ms

13.1 — suy luận | đợt=5, kích thước=128x128: 59,6 ± 0,6 ms13,2 — đào tạo | đợt=1, kích thước=128x128: 94,6 ± 0,6 mili giây

14/19. ICNet

14.1 — suy luận | đợt=5, kích thước=1024x1536: 126,3 ± 0,8 ms14,2 — đào tạo | đợt=10, kích thước=1024x1536: 426 ± 9 mili giây

14.1 — suy luận | đợt=5, kích thước=1024x1536: 144 ± 4 ms14.2 — đào tạo | đợt=10, kích thước=1024x1536: 475 ± 17 mili giây

15/19. PSPNet

15.1 — suy luận | đợt=5, kích thước=720x720: 249 ± 12 ms15.2 — đào tạo | đợt=1, kích thước=512x512: 104,6 ± 0,6 ms

15.1 — suy luận | đợt=5, kích thước=720x720: 291,4 ± 0,5 ms15,2 — đào tạo | đợt=1, kích thước=512x512: 99,8 ± 0,9 mili giây

16/19. Phòng thí nghiệm sâu

16.1 — suy luận | đợt=2, kích thước=512x512: 71,7 ± 0,6 ms16,2 — đào tạo | đợt=1, kích thước=384x384: 84,9 ± 0,5 ms

16.1 — suy luận | đợt=2, kích thước=512x512: 71,5 ± 0,7 ms16,2 — đào tạo | đợt=1, kích thước=384x384: 69,4 ± 0,6 ms

17/19. Pixel-RNN

17.1 — suy luận | đợt=50, kích thước=64x64: 299 ± 14 ms17.2 — đào tạo | lô=10, kích thước=64x64: 1258 ± 64 mili giây

17.1 — suy luận | đợt=50, kích thước=64x64: 321 ± 30 ms17.2 — đào tạo | lô=10, kích thước=64x64: 1278 ± 74 mili giây

18/19. LSTM-Tình cảm

18.1 — suy luận | đợt=100, kích thước=1024x300: 395 ± 11 ms18.2 — đào tạo | đợt=10, kích thước=1024x300: 676 ± 15 mili giây

18.1 — suy luận | đợt=100, kích thước=1024x300: 345 ± 10 ms18.2 — đào tạo | đợt=10, kích thước=1024x300: 774 ± 17 mili giây

19/19. GNMT-Dịch

19.1 — suy luận | đợt=1, kích thước=1x20: 119 ± 2 mili giây

19.1 — suy luận | đợt=1, kích thước=1x20: 156 ± 1 ms

Đào tạo loại chính xác kép mnasnet0_5

62.995805740356445

Đào tạo loại chính xác kép mnasnet0_75

98.39066505432129

Đào tạo loại chính xác kép mnasnet1_0

126.60405158996582

Đào tạo loại chính xác kép mnasnet1_3

186.89460277557373

Đào tạo loại chính xác kép resnet18

428.08079719543457

Huấn luyện loại độ chính xác kép resnet34

883.5790348052979

Đào tạo loại chính xác gấp đôi resnet50

1016.3950300216675

Đào tạo loại chính xác kép resnet101

1927.2308254241943

Đào tạo loại chính xác kép resnet152

2815.663013458252

Đào tạo loại chính xác gấp đôi resnext50_32x4d

1075.4373741149902

Đào tạo loại chính xác gấp đôi resnext101_32x8d

4050.0641918182373

Đào tạo loại chính xác kép wide_resnet50_2

2615.9953451156616

Đào tạo loại chính xác kép wide_resnet101_2

5218.524832725525

Đào tạo loại chính xác kép densitynet121

751.9759511947632

Đào tạo loại chính xác kép densitynet169

910.3225564956665

Đào tạo loại chính xác kép densitynet201

1163.036551475525

Đào tạo loại chính xác kép densitynet161

2141.505298614502

Đào tạo loại pinchnet chính xác gấp đôi1_0

203.14435005187988

Đào tạo loại pinchnet chính xác gấp đôi1_1

98.04857730865479

Đào tạo loại chính xác kép vgg11

1697.710485458374

Đào tạo loại chính xác kép vgg11_bn

1729.2972660064697

Đào tạo loại chính xác kép vgg13

2491.615080833435

Đào tạo loại chính xác kép vgg13_bn

2545.1631927490234

Đào tạo loại chính xác kép vgg16

3371.1953449249268

Đào tạo loại chính xác kép vgg16_bn

3423.8639068603516

Đào tạo loại chính xác kép vgg19_bn

4314.5153522491455

Đào tạo loại chính xác kép vgg19

4249.422650337219

Đào tạo loại chính xác kép mobilenet_v3_large

105.54619789123535

Đào tạo loại chính xác kép mobilenet_v3_small

37.6680850982666

Đào tạo loại chính xác kép shufflenet_v2_x0_5

26.51611328125

Đào tạo loại chính xác kép shufflenet_v2_x1_0

61.260504722595215

Đào tạo loại chính xác kép shufflenet_v2_x1_5

105.30067920684814

Đào tạo loại chính xác kép shufflenet_v2_x2_0

181.03694438934326

Suy luận loại chính xác kép mnasnet0_5

17.397074699401855

Suy luận loại chính xác kép mnasnet0_75

28.902697563171387

Suy luận loại chính xác kép mnasnet1_0

38.387718200683594

Suy luận loại chính xác kép mnasnet1_3

58.228821754455566

Suy luận loại chính xác kép resnet18

147.95727252960205

Suy luận loại chính xác kép resnet34

293.519492149353

Suy luận loại chính xác gấp đôi resnet50

336.44991874694824

Suy luận loại chính xác kép resnet101

637.9982376098633

Suy luận loại chính xác kép resnet152

948.9351654052734

Suy luận loại chính xác kép resnext50_32x4d

372.80876636505127

Suy luận loại chính xác kép resnext101_32x8d

1385.1624917984009

Suy luận loại chính xác kép wide_resnet50_2

873.048791885376

Suy luận loại chính xác kép wide_resnet101_2

1729.2765426635742

Suy luận kiểu chính xác képdennet121

270.13323307037354

Suy luận kiểu chính xác képdensnet169

327.1932888031006

Suy luận loại chính xác gấp đôidennet201

414.733362197876

Suy luận kiểu chính xác képdennet161

766.3542318344116

Suy luận loại chính xác gấp đôi pinchnet1_0

74.86292839050293

Suy luận kiểu chính xác gấp đôi pinchnet1_1

34.04905319213867

Suy luận loại chính xác kép vgg11

576.3767147064209

Suy luận loại chính xác kép vgg11_bn

580.5839586257935

Suy luận loại chính xác kép vgg13

853.4365510940552

Suy luận loại chính xác kép vgg13_bn

860.3136301040649

Suy luận loại chính xác kép vgg16

1145.091052055359

Suy luận loại chính xác kép vgg16_bn

1152.8028392791748

Suy luận loại chính xác kép vgg19_bn

1444.9562692642212

Suy luận loại chính xác kép vgg19

1437.0987701416016

Suy luận loại chính xác kép mobilenet_v3_large

30.876317024230957

Suy luận loại chính xác kép mobilenet_v3_small

11.234536170959473

Suy luận loại chính xác kép shufflenet_v2_x0_5

7.425284385681152

Suy luận kiểu chính xác kép shufflenet_v2_x1_0

18.25782299041748

Suy luận loại chính xác kép shufflenet_v2_x1_5

33.34946632385254

Suy luận kiểu chính xác kép shufflenet_v2_x2_0

57.84676551818848

Đào tạo loại chính xác một nửa mnasnet0_5

20.266618728637695

Đào tạo loại chính xác một nửa mnasnet0_75

21.445374488830566

Đào tạo loại chính xác một nửa mnasnet1_0

26.714019775390625

Đào tạo loại chính xác một nửa mnasnet1_3

26.5126371383667

Đào tạo một nửa loại chính xác resnet18

19.624991416931152

Đào tạo một nửa độ chính xác loại resnet34

32.46446132659912

Đào tạo một nửa loại chính xác resnet50

57.17473030090332

Đào tạo một nửa loại chính xác resnet101

98.20127010345459

Đào tạo một nửa loại chính xác resnet152

138.18389415740967

Đào tạo một nửa loại chính xác resnext50_32x4d

75.56005001068115

Đào tạo một nửa loại chính xác resnext101_32x8d

228.8706636428833

Đào tạo loại chính xác một nửa wide_resnet50_2

113.76442432403564

Đào tạo loại chính xác một nửa wide_resnet101_2

204.17311191558838

Đào tạo một nửa loại chính xác densitynet121

68.97401332855225

Đào tạo một nửa loại chính xác densitynet169

85.16453742980957

Đào tạo một nửa loại chính xác densitynet201

103.299241065979

Đào tạo một nửa loại chính xác densitynet161

137.54578113555908

Đào tạo loại pinchnet bán chính xác1_0

16.71830177307129

Đào tạo loại pinchnet bán chính xác1_1

12.906527519226074

Đào tạo một nửa loại chính xác vgg11

51.7004919052124

Đào tạo loại chính xác một nửa vgg11_bn

57.63327598571777

Đào tạo một nửa loại chính xác vgg13

86.10869407653809

Đào tạo loại chính xác một nửa vgg13_bn

95.86676120758057

Đào tạo một nửa loại chính xác vgg16

102.91589260101318

Đào tạo loại chính xác một nửa vgg16_bn

113.74778270721436

Đào tạo loại chính xác một nửa vgg19_bn

131.56734943389893

Đào tạo một nửa loại chính xác vgg19

119.70191955566406

Đào tạo loại chính xác một nửa mobilenet_v3_large

31.30636692047119

Đào tạo loại chính xác một nửa mobilenet_v3_small

19.44464683532715

Đào tạo loại chính xác một nửa shufflenet_v2_x0_5

13.710575103759766

Đào tạo loại chính xác một nửa shufflenet_v2_x1_0

23.608479499816895

Đào tạo loại chính xác một nửa shufflenet_v2_x1_5

26.793746948242188

Đào tạo loại chính xác một nửa shufflenet_v2_x2_0

24.550962448120117

Loại suy luận chính xác một nửa mnasnet0_5

4.418272972106934

Suy luận loại chính xác một nửa mnasnet0_75

4.021778106689453

Loại suy luận chính xác một nửa mnasnet1_0

4.42598819732666

Loại suy luận chính xác một nửa mnasnet1_3

4.618926048278809

Suy luận một nửa chính xác loại resnet18

5.803341865539551

Suy luận một nửa loại chính xác resnet34

9.756693840026855

Suy luận một nửa loại chính xác resnet50

15.873079299926758

Suy luận một nửa chính xác loại resnet101

28.268003463745117

Suy luận một nửa chính xác loại resnet152

40.04594326019287

Suy luận một nửa loại chính xác resnext50_32x4d

19.53421115875244

Suy luận một nửa loại chính xác resnext101_32x8d

62.44826316833496

Suy luận loại chính xác một nửa wide_resnet50_2

33.533992767333984

Suy luận loại chính xác một nửa wide_resnet101_2

59.60897445678711

Suy luận nửa chính xác loại densitynet121

18.052735328674316

Suy luận nửa chính xác loại densitynet169

21.956982612609863

Suy luận một nửa loại chính xác densitynet201

27.85182476043701

Suy luận một nửa loại chính xác densitynet161

37.41891860961914

Suy luận loại chính xác một nửa pinchnet1_0

4.391803741455078

Suy luận loại chính xác một nửa pinchnet1_1

2.4281740188598633

Suy luận loại chính xác một nửa vgg11

17.11493968963623

Suy luận loại chính xác một nửa vgg11_bn

18.40585231781006

Suy luận một nửa loại chính xác vgg13

28.438148498535156

Suy luận loại chính xác một nửa vgg13_bn

30.672597885131836

Suy luận một nửa loại chính xác vgg16

34.43562984466553

Suy luận loại chính xác một nửa vgg16_bn

36.92122936248779

Suy luận loại chính xác một nửa vgg19_bn

43.144264221191406

Suy luận loại chính xác một nửa vgg19

40.5385684967041

Suy luận loại chính xác một nửa mobilenet_v3_large

5.350713729858398

Loại suy luận chính xác một nửa mobilenet_v3_small

4.016985893249512

Suy luận loại chính xác một nửa shufflenet_v2_x0_5

5.079126358032227

Suy luận loại chính xác một nửa shufflenet_v2_x1_0

5.593156814575195

Suy luận loại chính xác một nửa shufflenet_v2_x1_5

5.649552345275879

Suy luận loại chính xác một nửa shufflenet_v2_x2_0

5.355663299560547

Đào tạo loại chính xác kép mnasnet0_5

50.2386999130249

Đào tạo loại chính xác kép mnasnet0_75

80.66896915435791

Đào tạo loại chính xác kép mnasnet1_0

103.32422733306885

Đào tạo loại chính xác kép mnasnet1_3

154.6230697631836

Đào tạo loại chính xác kép resnet18

337.94031620025635

Huấn luyện loại độ chính xác kép resnet34

677.7706575393677

Đào tạo loại chính xác gấp đôi resnet50

789.9243211746216

Đào tạo loại chính xác kép resnet101

1484.3351316452026

Đào tạo loại chính xác kép resnet152

2170.570478439331

Đào tạo loại chính xác gấp đôi resnext50_32x4d

877.3719882965088

Đào tạo loại chính xác gấp đôi resnext101_32x8d

3652.4944639205933

Đào tạo loại chính xác kép wide_resnet50_2

2154.612874984741

Đào tạo loại chính xác kép wide_resnet101_2

4176.522083282471

Đào tạo loại chính xác kép densitynet121

607.8699731826782

Đào tạo loại chính xác kép densitynet169

744.6409797668457

Đào tạo loại chính xác kép densitynet201

962.677731513977

Đào tạo loại chính xác kép densitynet161

1759.772515296936

Đào tạo loại pinchnet chính xác gấp đôi1_0

164.3690824508667

Đào tạo loại pinchnet chính xác gấp đôi1_1

78.70647430419922

Đào tạo loại chính xác kép vgg11

1362.6095294952393

Đào tạo loại chính xác kép vgg11_bn

1387.2539138793945

Đào tạo loại chính xác kép vgg13

2006.0230445861816

Đào tạo loại chính xác kép vgg13_bn

2047.526364326477

Đào tạo loại chính xác kép vgg16

2702.2086429595947

Đào tạo loại chính xác kép vgg16_bn

2747.241234779358

Đào tạo loại chính xác kép vgg19_bn

3447.1724700927734

Đào tạo loại chính xác kép vgg19

3397.990345954895

Đào tạo loại chính xác kép mobilenet_v3_large

84.65698719024658

Đào tạo loại chính xác kép mobilenet_v3_small

29.816465377807617

Đào tạo loại chính xác kép shufflenet_v2_x0_5

27.401342391967773

Đào tạo loại chính xác kép shufflenet_v2_x1_0

48.322744369506836

Đào tạo loại chính xác kép shufflenet_v2_x1_5

82.22103118896484

Đào tạo loại chính xác kép shufflenet_v2_x2_0

141.7021369934082

Suy luận loại chính xác kép mnasnet0_5

12.988653182983398

Suy luận loại chính xác kép mnasnet0_75

22.422199249267578

Suy luận loại chính xác kép mnasnet1_0

30.056486129760742

Suy luận loại chính xác kép mnasnet1_3

46.953935623168945

Suy luận loại chính xác kép resnet18

118.04479122161865

Suy luận loại chính xác kép resnet34

231.52336597442627

Suy luận loại chính xác kép resnet50

268.63497734069824

Suy luận loại chính xác kép resnet101

495.2010440826416

Suy luận loại chính xác kép resnet152

726.4922094345093

Suy luận loại chính xác kép resnext50_32x4d

291.47679328918457

Suy luận loại chính xác kép resnext101_32x8d

1055.10901927948

Suy luận loại chính xác kép wide_resnet50_2

690.6917667388916

Suy luận loại chính xác kép wide_resnet101_2

1347.5529861450195

Suy luận kiểu chính xác képdennet121

224.35829639434814

Suy luận kiểu chính xác képdensnet169

268.9145278930664

Suy luận loại chính xác gấp đôidennet201

343.1972026824951

Suy luận kiểu chính xác képdennet161

635.866231918335

Suy luận loại chính xác gấp đôi pinchnet1_0

61.92759037017822

Suy luận kiểu chính xác gấp đôi pinchnet1_1

27.009410858154297

Suy luận loại chính xác kép vgg11

462.3375129699707

Suy luận loại chính xác kép vgg11_bn

468.4495782852173

Suy luận loại chính xác kép vgg13

692.8219032287598

Suy luận loại chính xác kép vgg13_bn

703.3538103103638

Suy luận loại chính xác kép vgg16

924.4353818893433

Suy luận loại chính xác kép vgg16_bn

936.5075063705444

Suy luận loại chính xác kép vgg19_bn

1169.098300933838

Suy luận loại chính xác kép vgg19

1156.3771772384644

Suy luận loại chính xác kép mobilenet_v3_large

24.2356014251709

Suy luận loại chính xác kép mobilenet_v3_small

8.85490894317627

Suy luận loại chính xác kép shufflenet_v2_x0_5

6.360034942626953

Suy luận kiểu chính xác kép shufflenet_v2_x1_0

14.301743507385254

Suy luận loại chính xác kép shufflenet_v2_x1_5

24.863481521606445

Suy luận kiểu chính xác kép shufflenet_v2_x2_0

43.8505744934082