推荐开源项目：MLCommons™ AlgoPerf —— 训练算法基准测试

推荐开源项目：MLCommons™ AlgoPerf —— 训练算法基准测试

algorithmic-efficiency MLCommons Algorithmic Efficiency is a benchmark and competition measuring neural network training speedups due to algorithmic improvements in both training algorithms and models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/al/algorithmic-efficiency

项目介绍

MLCommons™ AlgoPerf 是一套用于衡量神经网络训练速度提升的基准测试和竞赛工具，主要关注于训练算法和模型中的算法改进。该项目由 MLCommons 算法工作组开发，旨在提供一个标准化的平台，用于评估和比较不同训练算法的性能。AlgoPerf 项目不仅包含了详细的竞赛规则和技术文档，还提供了易于上手的指南和基准测试代码。

项目技术分析

AlgoPerf 项目基于 Python 开发，支持 JAX 和 PyTorch 两种主流深度学习框架。项目通过 Docker/Singularity/Apptainer 容器环境，确保测试环境的统一性和可复现性。以下是项目的核心技术特点：

• 多框架支持：兼容 JAX 和 PyTorch，满足不同用户的需求。
• 容器化部署：推荐使用 Docker 容器，确保环境一致性。
• 详细的文档和指南：提供全面的安装、使用和贡献指南，降低上手难度。

项目及技术应用场景

AlgoPerf 项目适用于以下场景：

1. 算法研究：研究人员可以利用 AlgoPerf 对新的训练算法进行基准测试，验证其性能提升。
2. 工业应用：企业可以通过 AlgoPerf 评估不同算法在实际应用中的表现，优化模型训练过程。
3. 学术竞赛：高校和研究机构可以基于 AlgoPerf 组织算法竞赛，促进学术交流和技术进步。

项目特点

• 标准化测试：提供统一的测试标准和流程，确保结果的公平性和可比性。
• 开源社区支持：项目开源，鼓励社区贡献和反馈，持续优化和更新。
• 丰富的资源：提供详细的文档、论文引用信息和社区支持，帮助用户快速上手和解决问题。
• 灵活的配置：支持多种配置选项，用户可以根据需求选择不同的框架和工作负载。

安装示例

JAX 版本（GPU 支持）

pip3 install -e '.[pytorch_cpu]'
pip3 install -e '.[jax_gpu]' -f 'https://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_cuda_releases.html'
pip3 install -e '.[full]'

PyTorch 版本（GPU 支持）

pip3 install -e '.[jax_cpu]'
pip3 install -e '.[pytorch_gpu]' -f 'https://download.pytorch.org/whl/cu121'
pip3 install -e '.[full]'

快速上手

运行 JAX 工作负载

python3 submission_runner.py \
    --framework=jax \
    --workload=mnist \
    --experiment_dir=$HOME/experiments \
    --experiment_name=my_first_experiment \
    --submission_path=reference_algorithms/paper_baselines/adamw/jax/submission.py \
    --tuning_search_space=reference_algorithms/paper_baselines/adamw/tuning_search_space.json

运行 PyTorch 工作负载

python3 submission_runner.py \
    --framework=pytorch \
    --workload=mnist \
    --experiment_dir=$HOME/experiments \
    --experiment_name=my_first_experiment \
    --submission_path=reference_algorithms/paper_baselines/adamw/jax/submission.py \
    --tuning_search_space=reference_algorithms/paper_baselines/adamw/tuning_search_space.json

总结

MLCommons™ AlgoPerf 项目为神经网络训练算法的评估和比较提供了一个强大的平台。无论是学术界还是工业界，都可以从中受益，推动算法技术的不断进步。欢迎广大开发者积极参与和使用，共同推动人工智能技术的发展！

更多信息请访问 MLCommons AlgoPerf 项目官网。

algorithmic-efficiency MLCommons Algorithmic Efficiency is a benchmark and competition measuring neural network training speedups due to algorithmic improvements in both training algorithms and models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/al/algorithmic-efficiency