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PaddlePaddle Benchmark

我们对PaddlePaddle的最新版本v1.5.0，在训练性能和显存占用方面进行了基准测试。

目录

测试环境

  • 测试对象

    • 本次测试PaddlePaddle v1.5.0，具体commit是：401c03fc20478f5cc067440422fc3a7b306d0e32
    • 基准测试程序benchmark，具体commit是：3c34ed6b166f6b77e759b4c54e8854652ad3d776

  • Docker镜像

    • Paddle编译镜像
      • CUDA 9.0，paddlepaddle/paddle_manylinux_devel:cuda9.0_cudnn7
      • CUDA 10.0，paddlepaddle/paddle_manylinux_devel:cuda10.0_cudnn7
    • Paddle测试镜像
      • CUDA 9.0，paddlepaddle/paddle:latest-gpu-cuda9.0-cudnn7
      • CUDA 10.0，paddlepaddle/paddle:latest-gpu-cuda10.0-cudnn7
    • TensorFlow测试镜像
      • CUDA 9.0，tensorflow/tensorflow:1.12.0-gpu
      • CUDA 10.0，tensorflow/tensorflow:1.14.0-gpu
    • PyTorch
      • CUDA 9.0，
      • CUDA 10.0，

  • GPU服务器参数

    • GPU型号：Nvidia Tesla V100-SXM2，显存16 GB
    • CPU型号：Intel(R) Xeon(R) Gold 6148 CPU @ 2.40GHz，38核
    • Driver Version: 418.39
    • CUDA Version：9.0.176，10.0.130
    • NCCL Version：2.4.2
    • cuDNN Version：7.4.2.24，7.5.0.56

    注意：测试所用GPU服务器为虚拟机，跟相同配置的物理机测试结果可能会有一定的差别。

  • CPU服务器参数

    • CPU型号：Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v4 @ 2.20GHz，24核
    • 指令集：AVX2

PaddleCV

方向 模型 Paddle TensorFlow PyTorch MXNet 数据集 batch_size(单卡)
图像分类 SE-ResNeXt50 PaddleCV/image_classification - SENet-PyTorch - ILSVRC2012 32
目标检测 Mask-RCNN PaddleCV/rcnn - maskrcnn-benchmark - COCO17 1
目标检测 YOLOv3 PaddleCV/yolov3 - - gluon-cv COCO17 8
图像分割 DeepLab V3+ PaddleCV/deeplabv3+ tensorflow/models - - cityscape 2
图像生成 Cycle-GAN PaddleCV/PaddleGAN CycleGAN - - horse2zebra 1

SE-ResNeXt50

SE-ResNeXt50模型单卡训练速度与PyTorch持平，八卡训练速度和显存占用都优于PyTorch。

  • 训练速度（单位：images/s）
CUDA 9.0 CUDA 10.0
Paddle 1.5.0 PyTorch 1.1.0 Paddle 1.5.0 PyTorch 1.1.0
1 GPU 168.334 163.130 168.478 163.294
8 GPUs (单进程) 843.348 595.274 836.357 573.732
8 GPUs (多进程) - - - -
  • 显存占用
CUDA 9.0 CUDA 10.0
Paddle 1.5.0 PyTorch 1.1.0 Paddle 1.5.0 PyTorch 1.1.0
单卡显存占用 5515 MiB 5677 MiB 5535 MiB 5695 MiB
单卡最大batch_size 112 112 112 112

Mask-RCNN

Mask-RCNN模型训练速度和显存占用都优于PyTorch。

  • 训练速度（单位：images/s）
CUDA 9.0 CUDA 10.0
Paddle 1.5.0 PyTorch 1.1.0 Paddle 1.5.0 PyTorch 1.1.0
1 GPU 3.811 3.240 3.780 -
8 GPUs (单进程) 18.707 - 18.505 -
8 GPUs (多进程) 23.014 21.864 23.199 -
  • 显存占用
CUDA 9.0 CUDA 10.0
Paddle 1.5.0 PyTorch 1.1.0 Paddle 1.5.0 PyTorch 1.1.0
单卡显存占用 3871 MiB 4548 MiB 3907 MiB -
单卡最大batch_size 5 5 5 -

YOLOv3

YOLOv3模型训练速度和显存占用都优于MXNet。

  • 训练速度（单位：images/s）
CUDA 9.0 CUDA 10.0
Paddle 1.5.0 MXNet Paddle 1.5.0 MXNet
1 GPU 29.901 18.578 30.591 17.001
8 GPUs (单进程) 58.175 35.574 57.997 33.755
8 GPUs (多进程) 99.530 - 104.553 -
  • 显存占用
CUDA 9.0 CUDA 10.0
Paddle 1.5.0 MXNet Paddle 1.5.0 MXNet
单卡显存占用 10583 MiB 14304 MiB 10599 MiB 9842 MiB
单卡最大batch_size 14 14 14 14

DeepLab V3+

Deep Lab V3+模型训练速度和显存占用都优于TensorFlow。

  • 训练速度（单位：images/s）
CUDA 9.0 CUDA 10.0
Paddle 1.5.0 TensorFlow 1.12.0 Paddle 1.5.0 TensorFlow 1.14.0
1 GPU 13.695 6.4 14.261 6.309
8 GPUs (单进程) 59.721 16.508 58.024 16.427
  • 显存占用
CUDA 9.0 CUDA 10.0
Paddle 1.5.0 TensorFlow 1.12.0 Paddle 1.5.0 TensorFlow 1.14.0
单卡显存占用 5163 MiB 8934 MiB 5167 MiB 8927 MiB
单卡最大batch_size 9 7 9 7

Cycle-GAN

Cycle-GAN模型不支持多卡训练，其单卡训练速度和显存占用都优于TensorFlow。

  • 训练速度（单位：images/s）
CUDA 9.0 CUDA 10.0
Paddle 1.5.0 TensorFlow 1.12.0 Paddle 1.5.0 TensorFlow 1.14.0
1 GPU 7.513 6.452 7.591 6.823
  • 显存占用
CUDA 9.0 CUDA 10.0
Paddle 1.5.0 TensorFlow 1.12.0 Paddle 1.5.0 TensorFlow 1.14.0
单卡显存占用 2479 MiB 5094 MiB 2499 MiB 5089 MiB

PaddleNLP

方向 模型 Paddle TensorFlow PyTorch 数据集 batch_size(单卡)
语言模型 PaddingRNN PaddleNLP/language_model benchmark/PaddingRNN/lstm_tf - PTB文本数据集 20
语义表示 BERT LARK google-research/bert - XNLI 32
机器翻译 Transformer PaddleNLP/neural_machine_translation/transformer tensor2tensor - En-de 4096

PaddingRNN

TensorFlow的PaddingRNN开源模型多卡训练失败，故只测试单卡训练的情况。 PaddleRNN模型在static模式下，单卡训练速度和显存占用都差于TensorFlow。

  • 训练速度（单位：steps/s）
static模式
small模型		 CUDA 9.0 CUDA 10.0
Paddle 1.5.0 TensorFlow 1.12.0 Paddle 1.5.0 TensorFlow 1.14.0
1 GPU 61.208 73.991 63.400 72.406
static模式
large模型		 CUDA 9.0 CUDA 10.0
Paddle 1.5.0 TensorFlow 1.12.0 Paddle 1.5.0 TensorFlow 1.14.0
1 GPU 17.479 18.529 17.107 17.914
  • 显存占用
static模式
small模型		 CUDA 9.0 CUDA 10.0
Paddle 1.5.0 TensorFlow 1.12.0 Paddle 1.5.0 TensorFlow 1.14.0
单卡显存占用 660 MiB 660 MiB 657 MiB 647 MiB
static模式
large模型		 CUDA 9.0 CUDA 10.0
Paddle 1.5.0 TensorFlow 1.12.0 Paddle 1.5.0 TensorFlow 1.14.0
单卡显存占用 6089 MiB 5858 MiB 6083 MiB 8711 MiB

BERT

TensorFlow的BERT开源模型暂无多卡实现。 BERT模型单卡训练速度和显存占用都优于TensorFlow。

  • 训练速度（单位：steps/s）
CUDA 9.0 CUDA 10.0
Paddle 1.5.0 TensorFlow 1.12.0 Paddle 1.5.0 TensorFlow 1.14.0
1 GPU 4.044 3.420 4.003 -
8 GPUs (单进程) 1.803 - 1.817 -
8 GPUs (多进程) 3.114 - 3.089 -
  • 显存占用
CUDA 9.0 CUDA 10.0
Paddle 1.5.0 TensorFlow 1.12.0 Paddle 1.5.0 TensorFlow 1.14.0
单卡显存占用 6551 MiB 15430 MiB 6545 MiB -
单卡最大batch_size 9984 9216 9984 -

Transformer

Transformer模型单卡训练速度与TensorFlow持平；多卡训练速度和显存占用优于TensorFlow。

  • 训练速度（单位：steps/s）
CUDA 9.0 CUDA 10.0
Paddle 1.5.0 TensorFlow 1.12.0 Paddle 1.5.0 TensorFlow 1.14.0
1 GPU 4.865 4.750 4.883 4.721
8 GPUs (单进程) 4.227 2.302 4.355 2.520
8 GPUs (多进程) 4.445 - 4.460 -
  • 显存占用
CUDA 9.0 CUDA 10.0
Paddle 1.5.0 TensorFlow 1.12.0 Paddle 1.5.0 TensorFlow 1.14.0
单卡显存占用 7137 MiB 8948 MiB 7147 MiB 8711 MiB
单卡最大batch_size 12000 11144 12000 11144

PARL

方向 模型 Paddle TensorFlow PyTorch 数据集 batch_size(单卡)
强化学习 DDPG Deep Explore benchmark/DDPG_Deep_Explore/Fluid_version benchmark/DDPG_Deep_Explore/TF_version - 测试数据 100

DDPG

DDPG模型不支持多卡训练，其训练速度与竞品持平，显存占用优于TensorFlow。

  • 训练速度（单位：epoch/s）
CUDA 9.0 CUDA 10.0
Paddle 1.5.0 TensorFlow 1.12.0 Paddle 1.5.0 TensorFlow 1.14.0
1 GPU 1.615 1.606 1.578 -
  • 显存占用
CUDA 9.0 CUDA 10.0
Paddle 1.5.0 TensorFlow 1.12.0 Paddle 1.5.0 TensorFlow 1.14.0
单卡显存占用 563 MiB 630 MiB 557 MiB -