Benchmark metodolojisi
Kaynak, kapsam ve tekrar üretilebilir ölçümler.
01Yayımlanmış rapor#
29 Eylül 2026 tabloları benchmarks/RESULTS.md dosyasındadır; tarayıcı canlı C++ benchmark çalıştırmaz. O dosyanın başı 21 Ekim 2026 akşamını yazar: bu Ryzen 7 5800H, GEMM çekirdeği avx2-4x16, N=2048 Nexus 330/362/369 GFLOPS, TensorFlow 389. CPU Conv2d PyTorch 31.6 GFLOPS gerisindeydi; Nexus yaklaşık 4.9 ile 6.8 GFLOPS arasındaydı. Depthwise AVX, o sütunda PyTorch 4.93 ve TensorFlow 0.688 önündeydi. AVX-512 seçilmez. Dünya sıralaması yoktur. Eylül tablosunda 9 iş yükünün 7’sinde düşük medyan, yalnız o tek iş parçacıklı tabloya aittir. GPU sayıları eski arşivdir. MSVC 19.44, /O2, Release. GPU RTX 3070 Laptop, CUDA 13.4, sm_86.
02CPU yöntemi#
Katman testleri 20 ısınma ve 30×5 çağrının medyanını raporlar. ReLU yalnız forward, diğerleri forward+backward. Kütüphane karşılaştırması ve eski/yeni çekirdek ölçümü ise üç turda 90 örnek içerir; ham örnekler indirilebilir.
03GPU ve hassasiyet#
cudaEvent, cihazda hazır veri; H2D/D2H hariç. Kaynak rapor Ampere cuBLAS SGEMM için varsayılan TF32 tensor çekirdekleri ve 4096 boyutunda 1.8e−5 en büyük mutlak sapma bildirir. Bunları farklı sürüm veya donanıma genellemeyin.
04Tekrar ölçün#
Release derleyin, donanım ve güç profilini kaydedin. Daha çok ısınma/tekrar ve medyan/p95 raporu karşılaştırmayı güçlendirir. CPU forward+backward çiftleri ile GPU forward çekirdeklerini doğrudan karşılaştırmayın.
.\build\Release\nexus_model_bench.exe.\build-cuda\Release\nexus_model_bench_gpu.exe