AWSのG3系インスタンスとのパフォーマンス比較

社内で作ったディープラーニング用のマシン（GPUはRTX2070使用）とAWSでのG3系インスタンスとの学習時のパフォーマンスを比較した。

※OSはubuntu16.04
※g3.8xlargeとg3.16xlargeに関しては複数GPUで試そうとしたところ、以下のエラーが出たため測定NGですべてGPU数「1」で測定。
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Can’t concatenate scalars (use tf.stack instead) for ‘yolo_loss_1/concat’ (op: ‘ConcatV2’) with input shapes: [], [], [], [].

kerasやtensorflowとのバージョンとの兼ね合いか？引き続き調査。

となりました。
よって社内マシンでも充分高速とわかり、収穫ありました。
複数GPUでのエラーについては引き続き調査し、再度測定する予定です。

■追記
複数GPUでもパフォーマンスはほぼ変わらなかった。
複数GPU環境でパフォーマンスをアップさせるにはいくつか条件が必要の模様。