5大典型模型测试单机训练速度超对标框架，飞桨如何做到？_：5大典型模型测试单机训练速度超对标

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导读：飞桨（PaddlePaddle）致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。在单机训练速度方面，通过高并行、低开销的异步执行策略和高效率的核心算子，优化静态图训练性能，在Paddle Fluid v1.5.0的基准测试中，在7个典型模型上进行了测试（图像领域5个，NLP领域2个），其中5个模型的速度显著优于对标框架（大于15%），2个模型与对标框架持平（5%之内）。如果想让单机训练速度更快，可以根据这篇文档的建议从网络构建、数据准备、模型训练三个方向了解飞桨单机训练中常用的优化方法。来一组测试数据先睹为快。

模型名称

对标开源框架

飞桨

对标开源框架

吞吐量对比（%）

飞桨VS对标开源框架

DeepLab V3+