Our Transformers library implements several state-of-the-art transformer architectures used for NLP tasks like text classification, information extraction, question answering, and text generation. It is used by researchers and companies alike, offering PyTorch and TensorFlow front-ends. Since the release of our TensorFlow implementation, we have been working on productionizing the models and makin
morishitaです。 先日、Rubocop Performance の速度比較について3回に分けて書きました。 tech.actindi.net tech.actindi.net tech.actindi.net どんな言語でも多かれ少なかれあることですが、Rubyでも同じ結果を得るのに複数の実装方法があり、読みやすさ、わかりやすさ、文字数・行数の多少、実行速度などの点でそれぞれ良し悪しがあるなぁ。とやってみて改めて思いました。 メンテナンス性の観点からは書きやすい、読みやすい、わかりやすいコードを書けばいいと思います。 ただ、ユーザにとってより良いサービスの提供を考えると速さは正義、ちょっとでも速い実装方法を選択したいものです。 で、上記のエントリを書きながら、これとこれはどっちが速いんだろうと思ったいくつかを計測してみました。 計測について 計測には BenchmarkDriver
August 14, 2023 by Hayden James, in Blog Linux This list of Linux benchmark scripts and tools should prove helpful for quick performance checks of CPU, storage, memory, and network on Linux servers and VPS. Check each script before running from the command line. Most of these scripts will benchmark the CPU, memory, storage, and network. In most cases, the CPU Model, frequency, and number of cores
Bcachefs Linux File-System Benchmarks vs. Btrfs, EXT4, F2FS, XFS Written by Michael Larabel in Storage on 30 May 2018 at 04:00 PM EDT. Page 1 of 3. 38 Comments. With Bcachefs on its trek towards the mainline Linux kernel, this week I conducted some benchmarks using the very latest Bcachefs file-system code and compared its performance to the mainline Btrfs, EXT4, F2FS, and XFS file-system competit
Linux 4.12 Ubuntu Benchmarks With AMD Ryzen, Intel Kabylake - 12 Systems Written by Michael Larabel in Processors on 23 June 2017 at 10:50 AM EDT. Page 2 of 6. 16 Comments. Ryzen is doing well with Parboil's OpenMP workloads where it can even beat the Xeon E5-2687W v3 CPU that is ten cores plus Hyper Threading. But for the Rodinia OpenMP workloads, the ten core Intel Xeon Haswell CPU comes out on
わざわざベンチマークをやったのを公開してる方もいるので、 フレームワークのバージョンなど少し古い convnet-benchmarks https://github.com/soumith/convnet-benchmarks ＞すべてのパブリックオープンソースのコンビネーション実装の簡単なベンチマーク。 要約は以下のセクションで提供されています。 マシーン:6-core Intel Core i7-5930K CPU @ 3.50GHz + NVIDIA Titan X + Ubuntu 14.04 x86_64 Imagenet受賞者のベンチマーキング 私はいくつかの人気のイメージネットモデルを選び、完全なフォワード+バックワードパスの時間を計る。私は10回以上の時間を平均しています。私はドロップアウトとソフトマックスの層を無視しました。 記法 入力は{batch_size} x {n
（2016.11.1追記） さくらのクラウドとAWSのベンチマークテストはSSDディスクを使用したのですが、わかりにくいようでしたので表に追記しました。 2014年4月にJAWS-UG札幌で「IaaSクラウド比較’14」と題して発表してから2年半近く経ちました。 このときの発表で、いくつかのIaaSクラウドサーバーのベンチマークテスト結果を公開したのですが、その後、AWSはSSDに対応したEBSをリリースしディスク性能が大きく向上しました。 また、Google Cloud PlatformやMicrosoft Azureもユーザー数を増やしています。 今回は、より多くのIaaSクラウドサービスで、僕がよく使うローエンドのLinuxサーバーに対してベンチマークテストを行ってみたので、その結果をここにまとめます。 2016年9月時点の、最新版ベンチマークテスト結果です。 なお、ベンチマークテス
詳細情報を出力しながら、execlのテストを5回繰り返したい場合は次のように指定します。 ./Run -v -i 5 execl 測定可能なテストケース 標準で実行されるテストケースは次の通りです。個別に実行したい場合は、カッコの中のテスト名を指定します。 Dhrystone 2 using register variables テストケース ： dhry2reg 整数演算処理の性能をベンチマークします。Dhrystoneというベンチマークツールを利用しています。 Double-Precision Whetstone テストケース ： whetstone-double 浮動小数演算処理の性能をベンチマークします。Whetstoneというベンチマークツールを利用しています。 Execl Throughput テストケース ： execl システムコール処理性能をベンチマークします。execl
今回は、まだ全然底が見えていないAuroraのガチンコ検証となります。公式資料に、発表当初の簡単な検証数値もありますが、自分でやらないと理解できない部分が多くあるためです。 既にAuroraにするだけで従来より速くなる説は有力ですが、なぜ速くなるのか、どのような点に注意を払って運用すべきなのか、といったことを理解するために、より局所的な検証をいくつか行って考察していきたいと思います。 目次 楽しい検証になって長くなりましたので、目次を置いておきます。 はじめに クエリのレスポンスタイム クエリキャッシュ CPU利用率とIOPSの性質 データ容量とストレージ性能の関係 インスタンスタイプとストレージ性能の関係 運用面の色々 何がボトルネックになるか はじめに いくつか前提的なものを。 ベンチマークは全て、sysbench を使ってテストデータ作成・ランダム参照／更新クエリを実行しています デ
MRI Ruby has gotten a lot faster since I ran my last benchmark, so it’s time for an update. Methodology The benchmark consists of hitting a single endpoint on a rails (4.1.1) app in production mode for 30 seconds. The endpoint reads a set amount of posts from a Postgres database and the renders them in a html view using erb, without any view caching. The purpose of the benchmark to get an idea of
Forward Linux containers (LXCs) are rapidly becoming the new "unit of deployment" changing how we develop, package, deploy and manage applications at all scales (from test / dev to production service ready environments). This application life cycle transformation also enables fluidity to once frictional use cases in a traditional hypervisor Virtual Machine (VM) environment. For example, developing
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