Les instances du M6i accélèrent la classification des images par rapport aux instances M5n avec processeurs de précédente génération
L'exécution de charges de travail de deep learning dans le cloud peut donner aux entreprises la possibilité de donner un sens à leurs données, tout en bénéficiant de la flexibilité et de l'évolutivité du cloud. Pour celles qui utilisent le framework ResNet50 pour classer les images, Principled Technologies a comparé les performances de deux types d'instances :
- Instances AWS M6i équipées de processeurs Intel® Xeon® Scalable de 3ᵉ génération
- Instances AWS M5n équipées de processeurs Intel Xeon Scalable de 2ᵉ génération
En utilisant la précision int8 et une taille de lot de 128 sur le banc d'essai ResNet50, les résultats ont montré que pour les instances de petite et de grande taille, les instances AWS M6i offraient un taux d'images par seconde jusqu'à 1,21 fois supérieur pour la classification d'images. Autrement dit, si votre entreprise cherche à exécuter ce type de charges de travail de classification d'images dans le cloud, les instances AWS M6i sont en mesure d'analyser les données plus rapidement et de dégager des informations plus rapidement.
Tirer parti de ses données plus rapidement sur des grandes instances
Tout d'abord, pour montrer comment comparer des charges de travail présentant des exigences de débit plus élevées, Principled Technologies a effectué des tests avec de grandes instances avec 96 vCPU. Les instances AWS M6i mises à jour et équipées de processeurs Intel® Xeon® Scalable de 3e génération ont offert un avantage significatif en termes de performances par rapport aux instances M5n munies de processeurs de précédente génération, en gérant 1,21 fois plus d'images par seconde sur le banc d'essai ResNet50 (voir la figure 1).
Tirer parti de ses données plus rapidement sur des petites instances
Comme le montre la Figure 2, les petites instances munies de 16 vCPU ont offert des deltas de performance similaires à ceux des grandes instances comportant 96 vCPU. Les résultats des tests montrent que les instances AWS M6i équipées de processeurs Intel® Xeon® de 3e génération ont classé 1,19 fois plus d'images par seconde que les instances M5n dotées de processeurs de précédente génération.
Conclusion
L'utilisation de frameworks de deep learning pour la classification d'images peut offrir de nouvelles façons de diagnostiquer des pathologies ou d'évaluer les dommages causés aux infrastructures urbaines après un ouragan. Quelle que soit votre utilisation de ResNet50 pour la classification d'images, le fait de traiter un plus grand nombre d'images par seconde peut générer des informations précieuses. Les tests montrent qu'en optant pour des instances AWS M6i équipées de processeurs Intel Xeon Scalable de 3e génération plutôt que pour des instances M5n équipées de processeurs de précédente génération, le taux d'images par seconde pour la classification d'images peut être multiplié par 1,21.
Les avantages d'analyser les images à une vitesse plus élevée ne se résument pas à obtenir des réponses plus rapidement. Si le type d'instance cloud que vous choisissez peut traiter davantage d'images, plus rapidement, cela peut réduire le nombre d'instances à acheter, ce qui est également intéressant en termes de bénéfices.
En savoir plus
Pour commencer à exécuter vos charges de travail de classification d'images sur des instances AWS M6i, rendez-vous sur https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/m6i/.
Pour plus de détails sur les résultats de ces tests effectués par des tiers, visitez le site https://facts.pt/DNLGDAd.