DAWNBench는 딥 러닝의 추론과 학습을 테스트하는 벤치마크입니다. 기존에도 딥 러닝을 테스트하는 벤치마크가 아예 없었던 건 아니나, 정확도에만 신경을 쓴 기존 테스트와 달리 DAWNBench는 최적화 전략, 아키텍처, 소프트웨어 프레임 워크, 클라우드/하드웨어 전반에서 교육에 걸리는 시간과 비용, 추론의 시간과 비용을 정량화한다는 게 특징입니다.
추론에 걸리는 시간은 인텔의 ResNet 모델이 상위권을 다 쓸어담았습니다. 제온 프로세서에 아마존 EC2 플랫폼을 구축했습니다.
그럼 추론 비용은 인텔의 플랫폼이 10000장의 이미지를 처리하는데 9.96ms, 돈으로 치면 0.02달러가 들었습니다. NVIDIA의 MXNet은 K80 연산카드에 4 CPU 조합인데 0.07달러, 29.4ms가 나왔습니다.
추론 말고 이미지 학습 시간의 경우 구글 TPU v2가 1위를. 그 아래는 NVIDIA 테슬라 V100 계열입니다.