{"id":426869,"date":"2024-07-23T09:00:48","date_gmt":"2024-07-23T09:00:48","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=426869"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=426869","title":{"rendered":"<span>\u041a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440 \u0432 \u043e\u043a\u0435\u0430\u043d\u0435 \u043f\u043b\u0430\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0445? \u0422\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u043e\u0432<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>\u041e\u0434\u043d\u043e \u0438\u0437 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f <a href=\"https:\/\/t.me\/rndcv_team\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Vision RnD<\/a> \u0432\u00a0SberDevices\u00a0\u2014 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u00a0\u0436\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430. \u041e\u0431\u00a0\u044d\u0442\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435 \u0438 \u043e\u00a0\u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a\u00a0\u043c\u044b \u0435\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u043c, \u043c\u044b \u0443\u0436\u0435 \u043f\u0438\u0441\u0430\u043b\u0438 \u043d\u0430\u00a0\u0425\u0430\u0431\u0440\u0435 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/sberdevices\/articles\/737018\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0442\u0443\u0442<\/a> \u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/sberdevices\/articles\/792660\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0442\u0443\u0442<\/a> (\u0430 \u0435\u0449\u0435 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/sberdevices\/news\/773738\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0442\u0443\u0442<\/a> \u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/sberdevices\/articles\/777578\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0442\u0443\u0442<\/a>). \u041d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043d\u0430\u0437\u0430\u0434 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u043d\u0430\u043c\u0438 \u0432\u0441\u0442\u0430\u043b \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f\u00a0\u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439 \u0438 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 (\u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u2011\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0430). \u0425\u043e\u0442\u044f \u0441\u0430\u043c\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u00a0\u0436\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e, \u0432\u00a0\u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0433\u043e \u044d\u0442\u0430\u043f\u0430 \u043d\u0443\u0436\u043d\u0430 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c, \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0430\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u00a0\u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0430\u0434\u0440\u0430\u0445. \u041f\u0440\u0438\u0447\u0435\u043c \u0434\u0435\u043b\u0430\u044e\u0449\u0430\u044f \u044d\u0442\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u00a0\u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0432\u0441\u0435\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0432\u00a0\u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438. \u0411\u0435\u0437\u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u043d\u043e, \u0437\u0430\u00a0\u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 \u0434\u0435\u0441\u044f\u0442\u043e\u043a \u043b\u0435\u0442 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u0441\u0442\u0430\u043b\u043e \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e \u043d\u0435\u043c\u0430\u043b\u043e \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f\u00a0\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e, \u0441\u043e\u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0438\u0445 \u043f\u043e\u00a0\u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044e <s>\u0446\u0435\u043d\u0430-\u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e<\/s> \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c-\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u043b\u0438\u0434\u0435\u0440\u0430 \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e. \u041c\u044b \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b\u0438 \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439-\u043f\u0440\u0435\u0442\u0435\u043d\u0434\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0435\u043c\u043f\u0438\u043e\u043d\u0430 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 <s>\u0441\u043e\u0441\u0442\u044f\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0441\u043b\u0430\u0432\u043d\u043e\u043c \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434\u0435 \u0413\u0430\u043c\u0431\u0443\u0440\u0433\u0435<\/s> \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f\u0445. \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u0435\u043b\u0438\u043c\u0441\u044f \u043f\u043e\u0434 \u043a\u0430\u0442\u043e\u043c.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/340\/c28\/0e4\/340c280e47838d0ee5dfcdf2924448fe.jpg\" width=\"1280\" height=\"720\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/340\/c28\/0e4\/340c280e47838d0ee5dfcdf2924448fe.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><\/figure>\n<p>\u041e \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043c\u044b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u043c \u043d\u0430\u0434 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0436\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430, \u043c\u044b \u0443\u0436\u0435 \u043f\u0438\u0441\u0430\u043b\u0438, \u0438 \u043d\u0435 \u0440\u0430\u0437. \u0412 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043c\u044b\u00a0<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438 \u0438 \u043e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0436\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2305.14527\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Slovo<\/a>, \u043e \u0447\u0435\u043c \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/sberdevices\/articles\/737018\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u00ab\u200e\u200eSlovo \u0438 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0436\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u044f\u0437\u044b\u043a\u00bb<\/a>,<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 SOTA \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043d\u0430 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435 \u0430\u043c\u0435\u0440\u0438\u043a\u0430\u043d\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0436\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 <a href=\"https:\/\/paperswithcode.com\/sota\/sign-language-recognition-on-wlasl-2000\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">WLASL-2000<\/a>, \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0434\u0435\u043b\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u00ab<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/sberdevices\/news\/773738\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0420\u0443\u0441\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0436\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u044f\u0437\u044b\u043a: \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0435 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0432 \u0430\u043c\u0435\u0440\u0438\u043a\u0430\u043d\u0441\u043a\u043e\u043c \u0431\u0435\u043d\u0447\u043c\u0430\u0440\u043a\u0435<\/a>\u00bb,<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u00ab<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/sberdevices\/articles\/777578\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">GigaChat \u0438 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0436\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u044f\u0437\u044b\u043a<\/a>\u00bb \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438 \u043e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u0442\u0438\u043f\u0430 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e <a href=\"https:\/\/developers.sber.ru\/gigachat\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">GigaChat<\/a>,<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u00ab<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/sberdevices\/articles\/792660\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0420\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 \u0436\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432: \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432<\/a>\u00bb \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438 \u043e \u043f\u0443\u0442\u044f\u0445 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0436\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432 \u0432 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0418\u0442\u0430\u043a, \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0436\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0433\u043e \u0438, \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e, \u0441\u0430\u043c\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0435\u043c\u043a\u043e\u0433\u043e \u044d\u0442\u0430\u043f\u0430 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043a\u0430\u0434\u0440\u043e\u0432 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c\u044e, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043a\u0430\u0434\u0440 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432, \u2014 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u043e\u043c. \u0414\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0432\u0441\u0435\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438, \u043d\u0430\u043c \u043f\u043e\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0430, \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441\u0430 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0438 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430.\u00a0<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u044d\u0442\u043e \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u043c? \u0420\u0430\u0437\u0432\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u043d\u0435 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0443\u044e\u0442 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438?<\/p>\n<p>\u0414\u0430, \u0432 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440 \u0441 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0448\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e SOTA-\u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430 \u043f\u043e \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0438 \u043b\u0438\u0448\u044c \u043a\u043e\u0441\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0442\u0430\u043c, \u0433\u0434\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438, \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440 \u043d\u0430 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c-\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0443\u0440\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0440\u044b\u0435 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b. \u041f\u043e \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u044b\u043c \u043f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430\u043c \u0442\u0430\u043c \u043d\u0435\u0442 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430\u043c\u0438, \u0432\u044b\u0448\u0435\u0434\u0448\u0438\u043c\u0438 \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0441 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0443\u0435\u043c\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043e\u0439;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044e \u0438\u0437 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e, \u0442. \u043a. \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432 \u043d\u0438\u0445 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0435\u043d\u0430 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f\u0445;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c \u043e\u0441\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0421\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043f\u0440\u0435\u0442\u0435\u043d\u0434\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432<\/h2>\n<p><strong>\u0414\u0438\u0441\u043a\u043b\u0435\u0439\u043c\u0435\u0440<\/strong>: \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043f\u0440\u0435\u0442\u0435\u043d\u0434\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d \u0437\u0430\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e, \u043d\u0435\u0434\u0435\u043c\u043e\u043a\u0440\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e, \u0441\u0443\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0437\u044f\u0442\u043e. \u0418 \u043e\u043d \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439, \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0435\u0441\u0442\u044c. \u041a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0438 \u0432\u0438\u0434\u0430 \u00ab\u041d\u0443 \u043a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u043d\u0435 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u0443\u044e \u0437\u0430\u043c\u0435\u0447\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e BlaBlaBla Net!\u00bb \u0441 \u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f (\u0430 \u0432\u0434\u0440\u0443\u0433 \u043c\u044b \u0438 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0434\u0430 \u0437\u0430\u0431\u044b\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e BlaBlaBla Net \u0438\u043b\u0438 \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u043d\u0435 \u0441\u043b\u044b\u0448\u0430\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e \u0442\u0430\u043a\u0443\u044e, \u043f\u043e\u0437\u043e\u0440!), \u043d\u043e \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u00ab\u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a \u0441\u043b\u043e\u0436\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c\u00bb.<\/p>\n<p>\u0418\u0442\u0430\u043a, \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0441\u0442\u044f\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0440\u0438\u043d\u0433 \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f:<\/p>\n<p>\u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043c\u043e\u043b\u043e\u0434\u043e\u0433\u043e (\u043d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435, \u0443\u0436\u0435 \u043d\u0435 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c) \u043f\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e-\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>MViT-v2:<\/strong> <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2112.01526\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f (2021)<\/a>, <a href=\"https:\/\/github.com\/facebookresearch\/SlowFast\/tree\/main\/projects\/mvitv2\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>EfficientVit:<\/strong> <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2205.14756\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f (2022)<\/a>, <a href=\"https:\/\/github.com\/mit-han-lab\/efficientvit\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Next-ViT:<\/strong> <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2207.05501\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f (2022)<\/a>, <a href=\"https:\/\/github.com\/bytedance\/Next-ViT\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>EfficientFormer:<\/strong> <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2206.01191\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f (2022)<\/a>, <a href=\"https:\/\/github.com\/snap-research\/EfficientFormer\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>EfficientFormerV2:<\/strong> <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2212.08059\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f (2022)<\/a>, <a href=\"https:\/\/github.com\/snap-research\/EfficientFormer\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>FasterVit:<\/strong> <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2306.06189\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f (2023)<\/a>, <a href=\"https:\/\/github.com\/NVlabs\/FasterViT\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0434\u0435\u043b\u0430 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0437\u0430\u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u043e\u0432\u0430\u0432\u0448\u0435\u0439 \u0441\u0435\u0431\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u043a\u0438 \u0441\u0432\u0451\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>ConvNeXt:<\/strong> <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2201.03545\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f (2022)<\/a>, <a href=\"https:\/\/github.com\/facebookresearch\/ConvNeXt\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>ConvNeXt-v2:<\/strong> <a href=\"http:\/\/arxiv.org\/abs\/2301.00808\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f (2023)<\/a>, <a href=\"https:\/\/github.com\/facebookresearch\/convnext-v2\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>FasterNet:<\/strong> <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2303.03667\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f (2023)<\/a>, <a href=\"https:\/\/github.com\/JierunChen\/FasterNet\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0417\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u0438 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>\u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u043a\u0443 \u0436\u0430\u043d\u0440\u0430: \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 ImageNet (\u043e\u043d \u0436\u0435 ILSVRC2012). \u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u2014 top-1 \u0438 top-5 accuracy. \u041a\u0430\u043a \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c, \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430\u0445 top-1 \u0438 top-5 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442, \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u043b\u044f top-1.<\/p>\n<p>\u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0441\u044f \u0432\u0438\u0440\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0438\u0437 \u0444\u0438\u0437\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0430 NVIDIA DGX-2 \u0431\u044b\u043b\u043e \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043e 3 \u044f\u0434\u0440\u0430 \u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0430 Intel Xeon Platinum 8168 2.7 GHz, 1 GPU Tesla V100 32 \u0413\u0411 \u0438 92 \u0413\u0411 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438. \u0412 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u043c \u043e\u043f\u044b\u0442\u044b \u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043b\u0438 \u043d\u0430 CUDA 11.8 \u0438 PyTorch 2.0.0. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u044b \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 CUDA 11.1 + PyTorch 1.9.1, \u043e\u0431 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043d\u0438\u0436\u0435.<\/p>\n<p>\u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u0434\u043b\u044f 4 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>CPU, batch size = 1<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>1 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0430 GPU, batch size = 1<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>1 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0430 GPU, batch size = 128<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>1 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0430 GPU, batch size = 128, c AMP (Automatic Mixed Precision, \u0441\u043c. \u043d\u0438\u0436\u0435)<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041f\u043e \u043f\u043e\u0432\u043e\u0434\u0443 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0436\u0435 \u0434\u0438\u0441\u043a\u043b\u0435\u0439\u043c\u0435\u0440, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u0432 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u041c\u043d\u0435 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0436\u0430\u043b\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u043d\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u044b \u043d\u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c \u0436\u0435\u043b\u0435\u0437\u0435: \u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430, Mac \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0435\u0435. \u041d\u043e \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0436\u0438\u0437\u043d\u044c \u043a\u043e\u0440\u043e\u0442\u043a\u0430. \u041e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u0442\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0432 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442.<\/p>\n<h2>\u0412\u0430\u0436\u043d\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u044e\u0442. \u0418\u043b\u0438 \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u044e \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/h2>\n<p>\u0412 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f\u0445 \u0441 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043d\u0430 \u0442\u043e\u043c \u0438\u043b\u0438 \u0438\u043d\u043e\u043c \u00ab\u0436\u0435\u043b\u0435\u0437\u0435\u00bb. \u041d\u043e, \u0437\u0430 \u0440\u0435\u0434\u043a\u0438\u043c \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c, \u0432 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u043a\u043e\u0434\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0435\u0442 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0430, \u0433\u0434\u0435 \u0431\u044b \u044d\u0442\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u043f\u0440\u0438\u0448\u043b\u043e\u0441\u044c \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0441\u0430\u043c\u0438\u043c. \u0425\u043e\u0447\u0443 \u0442\u0443\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u043b\u0438\u043a\u0431\u0435\u0437. \u041f\u0440\u043e\u0448\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u0433\u043e-\u0442\u043e \u0441\u043a\u0430\u0436\u0443 \u043e\u0447\u0435\u0432\u0438\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0449\u0438. \u0421\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0448\u0430\u0431\u043b\u043e\u043d \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0435\u043d\u043d\u043e \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<p><code>for images, target in data_loader:<br \/>    output = model(images)<br \/>\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0metrics.update(output, target)\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0<\/code><\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u043a\u043e\u0434\u0430:<\/p>\n<p><code>tic1 = time.time()<br \/>\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0output = model(images)<br \/>\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0execution_time = time.time() - tic1<br \/>\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0metrics.update(output, target)<\/code><\/p>\n<p>\u0412 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0438 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0447\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u041a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0432\u043e\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0435\u043c\u043e\u0435 \u0432 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0440\u0430\u0437.<\/p>\n<p>\u0414\u0435\u043b\u043e \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 CUDA \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0430\u0441\u0438\u043d\u0445\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043a\u0430\u0440\u0442\u0443, \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442, \u0430 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u043d\u0430 python \u043d\u0430 CPU \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0432\u043e\u044e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443. \u042d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0435\u043f\u044f\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b, \u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 \u043a\u0430\u043a, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u2014 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0439\u0441\u044f \u043d\u0430 CUDA \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440 <code>output<\/code>. \u0424\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438, \u044d\u0442\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e, \u0447\u0442\u043e \u0433\u0434\u0435-\u0442\u043e \u043d\u0430 CUDA \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442\u0442\u0443\u0434\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c. \u041d\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430 \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0430\u043b\u0430, \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 GPU \u2014 \u0441\u0430\u043c\u0438 \u043f\u043e \u0441\u0435\u0431\u0435, \u043d\u0430 CPU \u2014 \u0441\u0430\u043c\u0438 \u043f\u043e \u0441\u0435\u0431\u0435. \u0418 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0433\u0434\u0435-\u0442\u043e \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 <code>metrics.update(output, target)<\/code>, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u044b \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u043c\u0441\u044f \u043a <code>output<\/code> \u0438 \u043f\u043e\u043f\u044b\u0442\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u043b\u0435\u0436\u0430\u0449\u0438\u0435 \u0442\u0430\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0434 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u043d\u0443\u0436\u0434\u0435\u043d \u0434\u043e\u0436\u0434\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 GPU. \u041d\u043e \u044d\u0442\u043e \u0441\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u0443\u0436\u0435 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043a\u0430\u043a \u043c\u044b \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u0438\u043b\u0438 \u044f\u043a\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u0442\u0440\u0430\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f.<\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u043e\u0439, \u0432 PyTorch \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f <a href=\"https:\/\/pytorch.org\/docs\/stable\/generated\/torch.cuda.synchronize.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">torch.cuda.synchronize()<\/a>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0437\u0430\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043a\u043e\u0434 \u0434\u043e\u0436\u0434\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 CUDA, \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0442\u0435\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0435\u0449\u0435 \u043d\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0435\u0435 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u0430 <code>model(images)<\/code>, \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 2-3 \u0440\u0430\u0437\u0430. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0433\u043e\u0440\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0437\u0430\u0442\u043e \u0447\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e!<\/p>\n<p>\u041b\u044e\u0431\u043e\u043f\u044b\u0442\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u0445, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043a\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 (<a href=\"https:\/\/github.com\/JierunChen\/FasterNet\/blob\/e8fba4465ae912359c9f661a72b14e39347e4954\/utils\/utils.py#L90\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">FasterNet<\/a> \u0438 <a href=\"https:\/\/github.com\/bytedance\/Next-ViT\/blob\/922e771ae6028b9d956e2622a984459a50aa63d4\/classification\/main.py#L158\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">NextVit<\/a>), \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043a\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<p><code>tic1 = time.time()<br \/>    for i in range(iter):<br \/>        model(images)<br \/>    torch.cuda.synchronize()<br \/>    execution_time = (time.time() - tic1)\/iter<\/code><\/p>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, <code>torch.cuda.synchronize()<\/code> \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f, \u043d\u043e \u043d\u0435 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0430 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435. \u0412\u043f\u0440\u043e\u0447\u0435\u043c, \u0432 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0432\u044b\u0448\u0435, \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0434\u0430\u0435\u0442 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438, \u0442. \u043a. \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0446\u0438\u043a\u043b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043d\u0435\u0442 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 CUDA \u043c\u043e\u0433\u043b\u0430 \u0431\u044b \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0438 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0440\u0430\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043d\u0435 \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0431\u044b. \u0418 \u0432\u0441\u0435 \u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u043a\u0438\u0445-\u0442\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0435 \u0432\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u044b\u043c, \u0442. \u043a. \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 CUDA \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0430\u0445 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0435\u0439. \u0427\u0442\u043e \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442 \u0447\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0445\u0440\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u0436\u0430 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u0430\u0442\u0447\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430.<\/p>\n<p>\u0412 \u043d\u0430\u0448\u0438\u0445 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u0430\u0445 \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0432\u043e \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u0445 \u0448\u0430\u0431\u043b\u043e\u043d \u043a\u043e\u0434\u0430:<\/p>\n<p><code>execution_time = 0<br \/>    for n in range(num_repeats):<br \/>        t0 = time.time()<br \/>        output = model(inputs)<br \/>        torch.cuda.synchronize()<br \/>        execution_time += time.time() - t0<br \/>    throughput = num_repeats * batch_size \/ execution_time\u00a0 # \u043a\u0430\u0434\u0440\u043e\u0432\/\u0441\u0435\u043a.<\/code><\/p>\n<h2>\u0412\u043e\u0442 \u0447\u0442\u043e AMP \u0436\u0438\u0432\u043e\u0442\u0432\u043e\u0440\u044f\u0449\u0438\u0439 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442!<\/h2>\n<p>\u0415\u0449\u0435 \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0435\u0432 \u043e\u0442 \u041a\u0430\u043f\u0438\u0442\u0430\u043d\u0430 \u041e\u0447\u0435\u0432\u0438\u0434\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c! \u041a\u0430\u043a \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e, \u043d\u0430 \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0432\u0438\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e, \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0440\u044f\u0434\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441 float32 \u043d\u0430 float16 \u0434\u0430\u0435\u0442 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u043d\u0443\u044e \u043f\u0440\u0438\u0431\u0430\u0432\u043a\u0443 \u043a \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0432 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0438\u0437 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0441 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0432\u0438\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430, \u0432 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u2014 \u043d\u0435\u0442, \u0438 \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u0448\u043b\u043e\u0441\u044c \u0435\u0435 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c. \u0411\u043b\u0430\u0433\u043e, PyTorch \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u044e Automatic Mixed Precision (AMP), \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u044d\u0442\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/pytorch.org\/tutorials\/recipes\/recipes\/amp_recipe.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438<\/a> \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u043a\u0438 \u043a\u043e\u0434\u0430:<\/p>\n<p><code>with torch.cuda.amp.autocast(use_amp):<br \/>...<\/code><\/p>\n<p>\u041c\u044b \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u043b\u0438, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u043d\u0443\u044e \u043f\u0440\u0438\u0431\u0430\u0432\u043a\u0443 \u043a \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 AMP. \u041e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u2014 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0447\u0435\u043c, \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0433\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e 3.5 \u0440\u0430\u0437. \u041e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u0431\u0430\u0432\u043a\u0430 \u043a \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u043c batch size. \u041f\u0440\u0438 batch size = 1 \u043d\u0438\u043a\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 AMP \u043d\u0435 \u0434\u0430\u0435\u0442, \u0438\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043a \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0434\u0435\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f batch size = 128 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u044b \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0435 1 \u0438 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0435.<\/p>\n<p><strong>\u0422\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 1. \u0423\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430 \u0441\u0447\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f AMP (PyTorch 2.0.0, batch size = 128)<\/strong><\/p>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong>\u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong>top-1 accuracy<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong>Params (M)<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong>\u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0431\u0435\u0437 AMP,<br \/>img\/s\u00a0<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong>\u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441 AMP,<br \/>img\/s<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong>\u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 AMP<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">Next-ViT small<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">82.5<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">31.7<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">800<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">1820<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">x 2.3<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">Next-ViT large<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">83.6<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">57.8<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">450<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">1060<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">x 2.4<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">FasterVit v0<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">82.1<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">31.4<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">1540<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">3150<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">x 2.0<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">FasterVit v5<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">85.6<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">975.5<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">73<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">255<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">x <strong><u>3.5<\/u><\/strong><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">FasterNet t0<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">71.9<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">3.9<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">5500<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">11200<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">x 2.0<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">FasterNet L<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">83.5<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">93.4<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">400<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">1100<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">x 2.8<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">MViT-v2 T<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">82.3<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">24<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">640<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">1050<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">x 1.6<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">MViT-v2 L<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">85.3<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">218<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">93<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">167<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">x 1.8<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">EfficientFormerV2 s0<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">76.15<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">3.6<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">900<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">1140<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">x 1.3<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">EfficientFormerV2 L<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">83.51<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">26.1<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">310<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">375<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">x 1.2<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">EfficientVit B1<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">79.05<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">9.1<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">2250<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">2860<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">x 1.3<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">EfficientVit L3<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">85.80<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">246<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">230<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">600<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">x 2.6<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">ConvNeXt-V2 A<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">76.65<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">3.7<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">2230<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">2400<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">x 1.1<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">ConvNeXt-V2 L<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">85.76<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">198<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">130<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">250<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">x 1.9<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/540\/78d\/223\/54078d2237328b4df9a9089c080dddd3.png\" width=\"788\" height=\"594\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/540\/78d\/223\/54078d2237328b4df9a9089c080dddd3.png\"\/><\/figure>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u044b \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f 2 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 (FasterVit, NextVit) \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 PyTorch \u0441 1.9.1 \u043d\u0430 2.0.0. \u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 PyTorch <a href=\"https:\/\/github.com\/pytorch\/pytorch\/releases\/tag\/v2.0.0\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u043e\u0431\u0435\u0449\u0430\u043b\u0438<\/a>, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f 2.0 \u00abis faster\u00bb, \u043d\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e \u0443\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u00abfaster\u00bb. \u041e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0431\u0435\u0437 AMP \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c, \u0442\u043e \u043d\u0435\u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 (\u0441\u043c. \u0422\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 2). \u041d\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0441 AMP \u0432\u043e \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 PyTorch \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0432\u044b\u0448\u0435 \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u0432 1.5 \u0440\u0430\u0437\u0430 (\u0422\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 3).<\/p>\n<p><strong>\u0422\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 2. \u041f\u0440\u0438\u0440\u043e\u0441\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0435 \u0441 PyTorch 1.9.1 \u043d\u0430 PyTorch 2.0.0, batch size = 128, \u0431\u0435\u0437 AMP<\/strong><\/p>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong>\u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong>\u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c v1.9.1,<br \/>img\/s<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong>\u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c v2.0.0,<br \/>img\/s<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong>\u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438\u00a0 PyTorch, %<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">Next-ViT small<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">800<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">800<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">Next-ViT large<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">450<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">450<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">0<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">FasterVit v0<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">1400<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">1540<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">10%<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><strong>\u0422\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 3. \u041f\u0440\u0438\u0440\u043e\u0441\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0435 \u0441 PyTorch 1.9.1 \u043d\u0430 PyTorch 2.0.0, batch size = 128, \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c AMP<\/strong><\/p>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong>\u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong>\u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c v1.9.1,<br \/>img\/s<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong>\u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c v2.0.0,<br \/>img\/s<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong>\u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438\u00a0 PyTorch, %<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">Next-ViT small<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">1440<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">1820<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">26%<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">Next-ViT large<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">840<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">1060<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">26%<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">FasterVit v0<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">2200<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">3150<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong><u>43<\/u><\/strong>%<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<h2>\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432<\/h2>\n<p>\u041d\u0438\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0432\u0448\u0438\u0435\u0441\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u00ab\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c (top-1 accuracy) \u2014 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c (\u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439\/\u0441\u0435\u043a)\u00bb \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0442\u0440\u0435\u0445 \u0437\u0430\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0438\u0441\u0446\u0438\u043f\u043b\u0438\u043d. \u0414\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439, \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0432\u044b\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 ImageNet \u0432\u0435\u0441\u0430.<\/p>\n<p><strong>\u0422\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 4. \u041a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0432\u0448\u0438\u0435 \u0432 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438<\/strong><\/p>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong>\u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong>\u041a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">MViT-v2<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">T, S, B, L<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">EfficientVit\u00a0<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">B1, B2, B3, L1, L2, L3<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">Next-ViT<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">small, base, large<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">EfficientFormer\u00a0<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">v1_L7<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">EfficientFormerV2\u00a0<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">s0, s1, s2, L<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">FasterVit\u00a0<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">v0, v1, v2, v3, v4, v5<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">ConvNeXt\u00a0<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">T, S, B, L<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">ConvNeXt-v2<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">A, P, N, B, L<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">FasterNet\u00a0<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">t0, t1, t2, S, M, L<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>\u0427\u0430\u0441\u0442\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0430 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u0432 \u0422\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0435 1. \u041f\u043e\u043b\u043d\u0443\u044e \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 \u0441 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0438 \u043c\u0435\u0441\u0442\u0430 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438.<\/p>\n<p>\u041a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430\u0445 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0438\u0434\u0430.\u00a0 \u0414\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0443\u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u0447\u0435\u043d\u044b \u0432 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0435 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438, \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0441\u043e\u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430\u0445 \u0441 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0442\u0440\u0443\u0434\u0430. \u041e\u0442\u043c\u0435\u0447\u0443, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0432 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043d\u043e \u0432 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430\u0445 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0440\u0443\u0448\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f.<\/p>\n<h3>1. \u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u043d\u0430 CPU, batch size = 1<\/h3>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0435\u0441\u044c\u043c\u0430 \u0441\u0438\u043d\u0445\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f. \u0412\u043f\u0440\u043e\u0447\u0435\u043c, \u043d\u0430 \u043b\u0435\u0432\u043e\u043c \u0444\u043b\u0430\u043d\u0433\u0435 (\u0441\u0440\u0435\u0434\u0438 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0442\u044f\u0436\u0451\u043b\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439) \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043b\u0438\u0434\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c <strong>EfficientViT <\/strong>\u0438 <strong>ConvNeXt-v2<\/strong>, \u0430 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u0432\u043e\u043c, \u0441\u0440\u0435\u0434\u0438 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0441 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u043f\u043e\u043d\u0438\u0436\u0435 \u2014 <strong>NextViT <\/strong>\u0438 <strong>FasterViT<\/strong>. \u0415\u0449\u0435 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440, <strong>MViT-v2<\/strong>, \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u043f\u043b\u043e\u0445\u043e \u0438 \u0442\u0430\u043c, \u0438 \u0442\u0430\u043c. \u041d\u0438\u0448\u0443 \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0442 \u043b\u0435\u0433\u043a\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u0432\u0451\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 <strong>FasterNet <\/strong>\u0438 <strong>ConvNeXt-v2<\/strong>, \u043d\u043e \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0443 \u043d\u0438\u0445 \u043f\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/054\/c23\/3cd\/054c233cdf609cf51681ca923efeb286.png\" width=\"1600\" height=\"815\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/054\/c23\/3cd\/054c233cdf609cf51681ca923efeb286.png\"\/><\/figure>\n<h3>2. \u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u043d\u0430 GPU, batch size = 1<\/h3>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0435 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0432 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u0430\u0445 \u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 (\u043c\u0435\u0434\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e, \u043d\u043e \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e), \u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0440\u0430\u0441\u0442\u0435\u0442 \u043c\u0435\u0434\u043b\u0435\u043d\u043d\u0435\u0435, \u0430 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0434\u043b\u044f \u0441\u0432\u0451\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432 \u0437\u0430\u0447\u0435\u0442\u0435 \u00ab\u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u0430\u0436\u043d\u0435\u0435 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430\u00bb <strong>FasterNet <\/strong>\u0438 <strong>ConvNeXt <\/strong>\u0443\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440\u044b \u043f\u043e\u0437\u0430\u0434\u0438.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/3ef\/05c\/f42\/3ef05cf42b3d1aacfe35d8cc19be5369.png\" width=\"1600\" height=\"815\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/3ef\/05c\/f42\/3ef05cf42b3d1aacfe35d8cc19be5369.png\"\/><\/figure>\n<h3>3. \u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u043d\u0430 GPU, batch size = 128, AMP<\/h3>\n<p>\u0421\u0430\u043c\u044b\u0439 \u0442\u0438\u043f\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041d\u043e \u043d\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c\u044b\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447. \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043b\u0438\u0434\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c <strong>FasterVit<\/strong> \u0438, \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u00ab\u0442\u044f\u0436\u0451\u043b\u044b\u0445\u00bb \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440, <strong>EfficientVit<\/strong>. \u0415\u0441\u0442\u044c \u0435\u0449\u0435 \u0441\u0430\u043c\u0430\u044f \u043b\u0435\u0433\u043a\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f <strong>FasterNet<\/strong> \u0441 \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b, \u043d\u043e \u043d\u0438\u0437\u043a\u0438\u043c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c, \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043d\u0438 \u043e\u0434\u043d\u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430\u044f \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0442\u0435\u043d\u0434\u0443\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441\u0430 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/dd0\/862\/87d\/dd086287d91231ef6f3e33cc42d9d4cd.png\" width=\"1600\" height=\"815\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/dd0\/862\/87d\/dd086287d91231ef6f3e33cc42d9d4cd.png\"\/><\/figure>\n<h2>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b<\/h2>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0443 \u0432 \u0441\u0436\u0430\u0442\u043e\u043c \u0432\u0438\u0434\u0435 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0438 \u0432 \u0445\u043e\u0434\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0422\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>1.1. \u0412\u0430\u0436\u043d\u043e \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0431\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/pytorch.org\/docs\/stable\/generated\/torch.cuda.synchronize.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">torch.cuda.synchronize()<\/a> \u043f\u0440\u0438 \u0445\u0440\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<p>1.2. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 AMP (Automatic Mixed Precision) \u043d\u0435 \u0434\u0430\u0435\u0442 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0443\u0445\u0443\u0434\u0448\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438 batch size=1.<\/p>\n<p>1.3. \u041f\u0440\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u043c batch size (\u0440\u0430\u0432\u043d\u043e\u043c 128) AMP \u0434\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0438\u0433\u0440\u044b\u0448 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u2014 \u0434\u043e 3.5 \u0440\u0430\u0437.<\/p>\n<p>1.4. \u0412\u044b\u0438\u0433\u0440\u044b\u0448 \u043e\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f AMP \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0445<\/p>\n<p>1.5. \u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043d\u043e\u0432\u0430\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f PyTorch (2.0.0 \u043f\u0440\u043e\u0442\u0438\u0432 1.9.1) \u0434\u0430\u0435\u0442 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0438\u0433\u0440\u044b\u0448 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 AMP \u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0433\u043e batch size (\u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e 1.5 \u0440\u0430\u0437). \u0412 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f\u0445 (CPU, GPU \u0431\u0435\u0437 AMP \u0438\u043b\u0438 \u0441 batch size = 1) \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c, \u0442\u043e \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0430\u0445 10%.<\/p>\n<ol start=\"2\">\n<li>\n<p>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>2.1. \u041f\u0440\u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043d\u0430 CPU \u0432\u0441\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0441\u0438\u043d\u0445\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u0422. \u0435. \u0440\u0430\u0437\u0431\u0440\u043e\u0441 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439, \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0441 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e, \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f\u0445 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>2.2. \u041f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u043d\u0430 GPU \u0441 batch size = 1 \u0432 \u043d\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438 \u00ab\u043c\u0435\u0434\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e, \u043d\u043e \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u00bb \u043d\u0430\u0438\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432. \u041d\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (\u0438, \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438) \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440 \u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0445\u0443\u0436\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0443 \u0434\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0442\u0443 \u0436\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u0432\u0451\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f\u0445, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0432\u0430\u0436\u043d\u0435\u0435 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430, \u0432 \u0444\u0430\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442\u0430\u0445 \u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0442\u0430\u0440\u0430\u044f \u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u043a\u0430 CNN.<\/p>\n<p>2.3. \u041f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u043d\u0430 GPU \u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c batch size \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 CNN \u0443\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430\u044e\u0442 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c, \u043f\u0440\u0438\u0447\u0435\u043c \u0432 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f\u0445, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u0430\u0436\u043d\u0435\u0435 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430, \u043e\u0442\u0441\u0442\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u043d\u044b\u043c. \u0422. \u0435. \u0441\u043e\u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0442\u0438\u0432\u043e\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e \u0442\u043e\u043c\u0443, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438 batch size = 1.<\/p>\n<p>2.4. \u041f\u0440\u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430\u0445 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0430\u0445 \u0438 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u0448\u043a\u0430\u043b\u0435 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e-\u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043b\u0438\u0434\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0435\u0435 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u0438 \u0435\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430\u0434\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c, \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u044f \u0438\u0437 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0447\u044c \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438.<\/p>\n<p>\u0412 \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0445\u043e\u0447\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0431\u0430\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u00ab\u043d\u0435\u043b\u044c\u0437\u044f \u043e\u0431\u044a\u044f\u0442\u044c \u043d\u0435\u043e\u0431\u044a\u044f\u0442\u043d\u043e\u0435\u00bb. \u0416\u0430\u043b\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0445\u0432\u0430\u0442\u0438\u043b\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b. \u0415\u0449\u0435 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0436\u0430\u043b\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u043d\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u044b \u043d\u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0445. \u041d\u043e, \u043d\u0430\u0434\u0435\u044e\u0441\u044c, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043f\u0440\u0438\u043d\u0435\u0441\u0443\u0442 \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443.<\/p>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0445\u043e\u0447\u0443 \u043f\u043e\u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u043b\u043b\u0435\u0433 \u0438\u0437 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b <a href=\"https:\/\/t.me\/rndcv_team\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Vision RnD<\/a> SberDevices <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/users\/karinakvanchiani\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u041a\u0430\u0440\u0438\u043d\u0443 \u041a\u0432\u0430\u043d\u0447\u0438\u0430\u043d\u0438<\/a> \u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/users\/hukenovs\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0410\u043b\u0435\u043a\u0441\u0430\u043d\u0434\u0440\u0430 \u041a\u0430\u043f\u0438\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0430<\/a> \u0437\u0430 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c \u0432 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438.<\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!----><!----><\/div>\n<p><!----><!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/828954\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/828954\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>\u041e\u0434\u043d\u043e \u0438\u0437 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f <a href=\"https:\/\/t.me\/rndcv_team\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Vision RnD<\/a> \u0432\u00a0SberDevices\u00a0\u2014 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u00a0\u0436\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430. \u041e\u0431\u00a0\u044d\u0442\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435 \u0438 \u043e\u00a0\u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a\u00a0\u043c\u044b \u0435\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u043c, \u043c\u044b \u0443\u0436\u0435 \u043f\u0438\u0441\u0430\u043b\u0438 \u043d\u0430\u00a0\u0425\u0430\u0431\u0440\u0435 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/sberdevices\/articles\/737018\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0442\u0443\u0442<\/a> \u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/sberdevices\/articles\/792660\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0442\u0443\u0442<\/a> (\u0430 \u0435\u0449\u0435 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/sberdevices\/news\/773738\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0442\u0443\u0442<\/a> \u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/sberdevices\/articles\/777578\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0442\u0443\u0442<\/a>). \u041d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043d\u0430\u0437\u0430\u0434 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u043d\u0430\u043c\u0438 \u0432\u0441\u0442\u0430\u043b \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f\u00a0\u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439 \u0438 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 (\u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u2011\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0430). \u0425\u043e\u0442\u044f \u0441\u0430\u043c\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u00a0\u0436\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e, \u0432\u00a0\u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0433\u043e \u044d\u0442\u0430\u043f\u0430 \u043d\u0443\u0436\u043d\u0430 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c, \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0430\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u00a0\u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0430\u0434\u0440\u0430\u0445. \u041f\u0440\u0438\u0447\u0435\u043c \u0434\u0435\u043b\u0430\u044e\u0449\u0430\u044f \u044d\u0442\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u00a0\u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0432\u0441\u0435\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0432\u00a0\u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438. \u0411\u0435\u0437\u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u043d\u043e, \u0437\u0430\u00a0\u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 \u0434\u0435\u0441\u044f\u0442\u043e\u043a \u043b\u0435\u0442 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u0441\u0442\u0430\u043b\u043e \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e \u043d\u0435\u043c\u0430\u043b\u043e \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f\u00a0\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e, \u0441\u043e\u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0438\u0445 \u043f\u043e\u00a0\u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044e <s>\u0446\u0435\u043d\u0430-\u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e<\/s> \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c-\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u043b\u0438\u0434\u0435\u0440\u0430 \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e. \u041c\u044b \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b\u0438 \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0439-\u043f\u0440\u0435\u0442\u0435\u043d\u0434\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0435\u043c\u043f\u0438\u043e\u043d\u0430 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 <s>\u0441\u043e\u0441\u0442\u044f\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0441\u043b\u0430\u0432\u043d\u043e\u043c \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434\u0435 \u0413\u0430\u043c\u0431\u0443\u0440\u0433\u0435<\/s> \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f\u0445. \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u0435\u043b\u0438\u043c\u0441\u044f \u043f\u043e\u0434 \u043a\u0430\u0442\u043e\u043c.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<p>\u041e \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043c\u044b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u043c \u043d\u0430\u0434 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0436\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430, \u043c\u044b \u0443\u0436\u0435 \u043f\u0438\u0441\u0430\u043b\u0438, \u0438 \u043d\u0435 \u0440\u0430\u0437. \u0412 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043c\u044b\u00a0<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438 \u0438 \u043e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0436\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2305.14527\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Slovo<\/a>, \u043e \u0447\u0435\u043c \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/sberdevices\/articles\/737018\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u00ab\u200e\u200eSlovo \u0438 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0436\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u044f\u0437\u044b\u043a\u00bb<\/a>,<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 SOTA \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043d\u0430 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0435 \u0430\u043c\u0435\u0440\u0438\u043a\u0430\u043d\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0436\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 <a href=\"https:\/\/paperswithcode.com\/sota\/sign-language-recognition-on-wlasl-2000\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">WLASL-2000<\/a>, \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0434\u0435\u043b\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u00ab<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/sberdevices\/news\/773738\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0420\u0443\u0441\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0436\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u044f\u0437\u044b\u043a: \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0435 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0432 \u0430\u043c\u0435\u0440\u0438\u043a\u0430\u043d\u0441\u043a\u043e\u043c \u0431\u0435\u043d\u0447\u043c\u0430\u0440\u043a\u0435<\/a>\u00bb,<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u00ab<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/sberdevices\/articles\/777578\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">GigaChat \u0438 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0436\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u044f\u0437\u044b\u043a<\/a>\u00bb \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438 \u043e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u0442\u0438\u043f\u0430 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e <a href=\"https:\/\/developers.sber.ru\/gigachat\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">GigaChat<\/a>,<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u00ab<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/sberdevices\/articles\/792660\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0420\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 \u0436\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432: \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432<\/a>\u00bb \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438 \u043e \u043f\u0443\u0442\u044f\u0445 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0436\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432 \u0432 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0418\u0442\u0430\u043a, \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0436\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0433\u043e \u0438, \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e, \u0441\u0430\u043c\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0435\u043c\u043a\u043e\u0433\u043e \u044d\u0442\u0430\u043f\u0430 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043a\u0430\u0434\u0440\u043e\u0432 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c\u044e, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043a\u0430\u0434\u0440 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432, \u2014 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u043e\u043c. \u0414\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0432\u0441\u0435\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438, \u043d\u0430\u043c \u043f\u043e\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e-\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0430, \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441\u0430 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0438 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430.\u00a0<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u044d\u0442\u043e \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u043c? \u0420\u0430\u0437\u0432\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u043d\u0435 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0443\u044e\u0442 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438?<\/p>\n<p>\u0414\u0430, \u0432 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440 \u0441 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0448\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e SOTA-\u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430 \u043f\u043e \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0438 \u043b\u0438\u0448\u044c \u043a\u043e\u0441\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0442\u0430\u043c, \u0433\u0434\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438, \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440 \u043d\u0430 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c-\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0443\u0440\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0440\u044b\u0435 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b. \u041f\u043e \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u044b\u043c \u043f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430\u043c \u0442\u0430\u043c \u043d\u0435\u0442 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430\u043c\u0438, \u0432\u044b\u0448\u0435\u0434\u0448\u0438\u043c\u0438 \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0441 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0443\u0435\u043c\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043e\u0439;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044e \u0438\u0437 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e, \u0442. \u043a. \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432 \u043d\u0438\u0445 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0435\u043d\u0430 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f\u0445;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c \u043e\u0441\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0421\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043f\u0440\u0435\u0442\u0435\u043d\u0434\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432<\/h2>\n<p><strong>\u0414\u0438\u0441\u043a\u043b\u0435\u0439\u043c\u0435\u0440<\/strong>: \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043f\u0440\u0435\u0442\u0435\u043d\u0434\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d \u0437\u0430\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e, \u043d\u0435\u0434\u0435\u043c\u043e\u043a\u0440\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e, \u0441\u0443\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0437\u044f\u0442\u043e. \u0418 \u043e\u043d \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439, \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0435\u0441\u0442\u044c. \u041a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0438 \u0432\u0438\u0434\u0430 \u00ab\u041d\u0443 \u043a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u043d\u0435 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u0443\u044e \u0437\u0430\u043c\u0435\u0447\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e BlaBlaBla Net!\u00bb \u0441 \u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f (\u0430 \u0432\u0434\u0440\u0443\u0433 \u043c\u044b \u0438 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0434\u0430 \u0437\u0430\u0431\u044b\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e BlaBlaBla Net \u0438\u043b\u0438 \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u043d\u0435 \u0441\u043b\u044b\u0448\u0430\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e \u0442\u0430\u043a\u0443\u044e, \u043f\u043e\u0437\u043e\u0440!), \u043d\u043e \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u00ab\u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a \u0441\u043b\u043e\u0436\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c\u00bb.<\/p>\n<p>\u0418\u0442\u0430\u043a, \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0441\u0442\u044f\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0440\u0438\u043d\u0433 \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f:<\/p>\n<p>\u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043c\u043e\u043b\u043e\u0434\u043e\u0433\u043e (\u043d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435, \u0443\u0436\u0435 \u043d\u0435 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c) \u043f\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e-\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>MViT-v2:<\/strong> <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2112.01526\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f (2021)<\/a>, <a href=\"https:\/\/github.com\/facebookresearch\/SlowFast\/tree\/main\/projects\/mvitv2\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>EfficientVit:<\/strong> <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2205.14756\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f (2022)<\/a>, <a href=\"https:\/\/github.com\/mit-han-lab\/efficientvit\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Next-ViT:<\/strong> <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2207.05501\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f (2022)<\/a>, <a href=\"https:\/\/github.com\/bytedance\/Next-ViT\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>EfficientFormer:<\/strong> <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2206.01191\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f (2022)<\/a>, <a href=\"https:\/\/github.com\/snap-research\/EfficientFormer\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>EfficientFormerV2:<\/strong> <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2212.08059\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f (2022)<\/a>, <a href=\"https:\/\/github.com\/snap-research\/EfficientFormer\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>FasterVit:<\/strong> <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2306.06189\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f (2023)<\/a>, <a href=\"https:\/\/github.com\/NVlabs\/FasterViT\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0434\u0435\u043b\u0430 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0437\u0430\u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u043e\u0432\u0430\u0432\u0448\u0435\u0439 \u0441\u0435\u0431\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u043a\u0438 \u0441\u0432\u0451\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>ConvNeXt:<\/strong> <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2201.03545\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f (2022)<\/a>, <a href=\"https:\/\/github.com\/facebookresearch\/ConvNeXt\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>ConvNeXt-v2:<\/strong> <a href=\"http:\/\/arxiv.org\/abs\/2301.00808\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f (2023)<\/a>, <a href=\"https:\/\/github.com\/facebookresearch\/convnext-v2\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>FasterNet:<\/strong> <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2303.03667\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f (2023)<\/a>, <a href=\"https:\/\/github.com\/JierunChen\/FasterNet\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0417\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u0438 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>\u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u043a\u0443 \u0436\u0430\u043d\u0440\u0430: \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 ImageNet (\u043e\u043d \u0436\u0435 ILSVRC2012). \u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u2014 top-1 \u0438 top-5 accuracy. \u041a\u0430\u043a \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c, \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430\u0445 top-1 \u0438 top-5 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442, \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u043b\u044f top-1.<\/p>\n<p>\u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0441\u044f \u0432\u0438\u0440\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0438\u0437 \u0444\u0438\u0437\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0430 NVIDIA DGX-2 \u0431\u044b\u043b\u043e \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043e 3 \u044f\u0434\u0440\u0430 \u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0430 Intel Xeon Platinum 8168 2.7 GHz, 1 GPU Tesla V100 32 \u0413\u0411 \u0438 92 \u0413\u0411 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438. \u0412 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u043c \u043e\u043f\u044b\u0442\u044b \u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043b\u0438 \u043d\u0430 CUDA 11.8 \u0438 PyTorch 2.0.0. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u044b \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 CUDA 11.1 + PyTorch 1.9.1, \u043e\u0431 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043d\u0438\u0436\u0435.<\/p>\n<p>\u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u0434\u043b\u044f 4 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>CPU, batch size = 1<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>1 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0430 GPU, batch size = 1<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>1 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0430 GPU, batch size = 128<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>1 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0430 GPU, batch size = 128, c AMP (Automatic Mixed Precision, \u0441\u043c. \u043d\u0438\u0436\u0435)<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041f\u043e \u043f\u043e\u0432\u043e\u0434\u0443 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0436\u0435 \u0434\u0438\u0441\u043a\u043b\u0435\u0439\u043c\u0435\u0440, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u0432 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u041c\u043d\u0435 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0436\u0430\u043b\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u043d\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u044b \u043d\u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c \u0436\u0435\u043b\u0435\u0437\u0435: \u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430, Mac \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0435\u0435. \u041d\u043e \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0436\u0438\u0437\u043d\u044c \u043a\u043e\u0440\u043e\u0442\u043a\u0430. \u041e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u0442\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0432 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442.<\/p>\n<h2>\u0412\u0430\u0436\u043d\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u044e\u0442. \u0418\u043b\u0438 \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u044e \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/h2>\n<p>\u0412 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f\u0445 \u0441 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043d\u0430 \u0442\u043e\u043c \u0438\u043b\u0438 \u0438\u043d\u043e\u043c \u00ab\u0436\u0435\u043b\u0435\u0437\u0435\u00bb. \u041d\u043e, \u0437\u0430 \u0440\u0435\u0434\u043a\u0438\u043c \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c, \u0432 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u043a\u043e\u0434\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0435\u0442 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0430, \u0433\u0434\u0435 \u0431\u044b \u044d\u0442\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u043f\u0440\u0438\u0448\u043b\u043e\u0441\u044c \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0441\u0430\u043c\u0438\u043c. \u0425\u043e\u0447\u0443 \u0442\u0443\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u043b\u0438\u043a\u0431\u0435\u0437. \u041f\u0440\u043e\u0448\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u0433\u043e-\u0442\u043e \u0441\u043a\u0430\u0436\u0443 \u043e\u0447\u0435\u0432\u0438\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0449\u0438. \u0421\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0448\u0430\u0431\u043b\u043e\u043d \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0435\u043d\u043d\u043e \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<p><code>for images, target in data_loader:<br \/>    output = model(images)<br \/>\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0metrics.update(output, target)\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0<\/code><\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u043a\u043e\u0434\u0430:<\/p>\n<p><code>tic1 = time.time()<br \/>\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0output = model(images)<br \/>\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0execution_time = time.time() - tic1<br \/>\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0metrics.update(output, target)<\/code><\/p>\n<p>\u0412 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0438 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0447\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u041a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0432\u043e\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0435\u043c\u043e\u0435 \u0432 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0440\u0430\u0437.<\/p>\n<p>\u0414\u0435\u043b\u043e \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 CUDA \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0430\u0441\u0438\u043d\u0445\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043a\u0430\u0440\u0442\u0443, \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442, \u0430 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u043d\u0430 python \u043d\u0430 CPU \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0432\u043e\u044e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443. \u042d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0435\u043f\u044f\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b, \u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 \u043a\u0430\u043a, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u2014 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0439\u0441\u044f \u043d\u0430 CUDA \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440 <code>output<\/code>. \u0424\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438, \u044d\u0442\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e, \u0447\u0442\u043e \u0433\u0434\u0435-\u0442\u043e \u043d\u0430 CUDA \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442\u0442\u0443\u0434\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c. \u041d\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430 \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0430\u043b\u0430, \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 GPU \u2014 \u0441\u0430\u043c\u0438 \u043f\u043e \u0441\u0435\u0431\u0435, \u043d\u0430 CPU \u2014 \u0441\u0430\u043c\u0438 \u043f\u043e \u0441\u0435\u0431\u0435. \u0418 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0433\u0434\u0435-\u0442\u043e \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 <code>metrics.update(output, target)<\/code>, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u044b \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u043c\u0441\u044f \u043a <code>output<\/code> \u0438 \u043f\u043e\u043f\u044b\u0442\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u043b\u0435\u0436\u0430\u0449\u0438\u0435 \u0442\u0430\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0434 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u043d\u0443\u0436\u0434\u0435\u043d \u0434\u043e\u0436\u0434\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 GPU. \u041d\u043e \u044d\u0442\u043e \u0441\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u0443\u0436\u0435 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043a\u0430\u043a \u043c\u044b \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u0438\u043b\u0438 \u044f\u043a\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u0442\u0440\u0430\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f.<\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u043e\u0439, \u0432 PyTorch \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f <a href=\"https:\/\/pytorch.org\/docs\/stable\/generated\/torch.cuda.synchronize.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">torch.cuda.synchronize()<\/a>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0437\u0430\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043a\u043e\u0434 \u0434\u043e\u0436\u0434\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 CUDA, \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0442\u0435\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0435\u0449\u0435 \u043d\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0435\u0435 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u0430 <code>model(images)<\/code>, \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 2-3 \u0440\u0430\u0437\u0430. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0433\u043e\u0440\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0437\u0430\u0442\u043e \u0447\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e!<\/p>\n<p>\u041b\u044e\u0431\u043e\u043f\u044b\u0442\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u0445, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043a\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043c\u0435\u0440\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 (<a href=\"https:\/\/github.com\/JierunChen\/FasterNet\/blob\/e8fba4465ae912359c9f661a72b14e39347e4954\/utils\/utils.py#L90\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">FasterNet<\/a> \u0438 <a href=\"https:\/\/github.com\/bytedance\/Next-ViT\/blob\/922e771ae6028b9d956e2622a984459a50aa63d4\/classification\/main.py#L158\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">NextVit<\/a>), \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043a\u043e\u0434 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<p><code>tic1 = time.time()<br \/>    for i in range(iter):<br \/>        model(images)<br \/>    torch.cuda.synchronize()<br \/>    execution_time = (time.time() - tic1)\/iter<\/code><\/p>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, <code>torch.cuda.synchronize()<\/code> \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f, \u043d\u043e \u043d\u0435 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0430 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435. \u0412\u043f\u0440\u043e\u0447\u0435\u043c, \u0432 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0432\u044b\u0448\u0435, \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0434\u0430\u0435\u0442 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438, \u0442. \u043a. \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0446\u0438\u043a\u043b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043d\u0435\u0442 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 CUDA \u043c\u043e\u0433\u043b\u0430 \u0431\u044b \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0438 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0440\u0430\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043d\u0435 \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0431\u044b. \u0418 \u0432\u0441\u0435 \u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u043a\u0438\u0445-\u0442\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0435 \u0432\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435 \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u044b\u043c, \u0442. \u043a. \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 CUDA \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0430\u0445 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0435\u0439. \u0427\u0442\u043e \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442 \u0447\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0445\u0440\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u0436\u0430 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u0430\u0442\u0447\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430.<\/p>\n<p>\u0412 \u043d\u0430\u0448\u0438\u0445 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u0430\u0445 \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0432\u043e \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u0445 \u0448\u0430\u0431\u043b\u043e\u043d \u043a\u043e\u0434\u0430:<\/p>\n<p><code>execution_time = 0<br \/>    for n in range(num_repeats):<br \/>        t0 = time.time()<br \/>        output = model(inputs)<br \/>        torch.cuda.synchronize()<br \/>        execution_time += time.time() - t0<br \/>    throughput = num_repeats * batch_size \/ execution_time\u00a0 # \u043a\u0430\u0434\u0440\u043e\u0432\/\u0441\u0435\u043a.<\/code><\/p>\n<h2>\u0412\u043e\u0442 \u0447\u0442\u043e AMP \u0436\u0438\u0432\u043e\u0442\u0432\u043e\u0440\u044f\u0449\u0438\u0439 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442!<\/h2>\n<p>\u0415\u0449\u0435 \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0435\u0432 \u043e\u0442 \u041a\u0430\u043f\u0438\u0442\u0430\u043d\u0430 \u041e\u0447\u0435\u0432\u0438\u0434\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c! \u041a\u0430\u043a \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e, \u043d\u0430 \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0432\u0438\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e, \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0440\u044f\u0434\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441 float32 \u043d\u0430 float16 \u0434\u0430\u0435\u0442 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u043d\u0443\u044e \u043f\u0440\u0438\u0431\u0430\u0432\u043a\u0443 \u043a \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0432 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0438\u0437 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0441 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0432\u0438\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430, \u0432 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u2014 \u043d\u0435\u0442, \u0438 \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u0448\u043b\u043e\u0441\u044c \u0435\u0435 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c. \u0411\u043b\u0430\u0433\u043e, PyTorch \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u044e Automatic Mixed Precision (AMP), \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u044d\u0442\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/pytorch.org\/tutorials\/recipes\/recipes\/amp_recipe.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438<\/a> \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u043a\u0438 \u043a\u043e\u0434\u0430:<\/p>\n<p><code>with torch.cuda.amp.autocast(use_amp):<br \/>...<\/code><\/p>\n<p>\u041c\u044b \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u043b\u0438, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u043d\u0443\u044e \u043f\u0440\u0438\u0431\u0430\u0432\u043a\u0443 \u043a \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 AMP. \u041e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u2014 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0447\u0435\u043c, \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0433\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e 3.5 \u0440\u0430\u0437. \u041e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u0431\u0430\u0432\u043a\u0430 \u043a \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u043c batch size. \u041f\u0440\u0438 batch size = 1 \u043d\u0438\u043a\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 AMP \u043d\u0435 \u0434\u0430\u0435\u0442, \u0438\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043a \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0434\u0435\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f batch size = 128 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u044b \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0435 1 \u0438 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0435.<\/p>\n<p><strong>\u0422\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 1. \u0423\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430 \u0441\u0447\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f AMP (PyTorch 2.0.0, batch size = 128)<\/strong><\/p>\n<div>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong>\u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong>top-1 accuracy<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong>Params (M)<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong>\u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0431\u0435\u0437 AMP,<br \/>img\/s\u00a0<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong>\u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441 AMP,<br \/>img\/s<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\"><strong>\u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 AMP<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">Next-ViT small<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">82.5<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">31.7<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">800<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">1820<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">x 2.3<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">Next-ViT large<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">83.6<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">57.8<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">450<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">1060<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">x 2.4<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">FasterVit v0<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">82.1<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">31.4<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">1540<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">3150<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">x 2.0<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">FasterVit v5<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">85.6<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">975.5<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">73<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">255<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">x <strong><u>3.5<\/u><\/strong><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">FasterNet t0<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">71.9<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">3.9<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">5500<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">11200<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">x 2.0<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">FasterNet L<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">83.5<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">93.4<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">400<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">1100<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">x 2.8<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">MViT-v2 T<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">82.3<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">24<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">640<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">1050<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p align=\"left\">x 1.6<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\n<p align=\"left\">MViT<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-426869","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/426869","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=426869"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/426869\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=426869"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=426869"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=426869"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}