RX570 16GB版のTensorflow-BenchMarks(Tensorflow-ROCm)結果

自分でAMD GPUベンチマークの測定結果を貼ってまとめたものからRX570 16GB仕様の結果のみを抜粋したものです
https://qiita.com/_JG1WWK/items/1db6504c77894c0f08aa#rx470-16gb-4

#RX570 16GB版について
http://www.gdm.or.jp/pressrelease/2019/0123/291516

暗号通貨「Grin」のマイニングに最適なRadeon RX 570

らしいです

VRAM多め仕様なので深層学習にも転用できる可能性を今回模索したいと思います。

#ベンチマーク
AMD_GPUでTensorFlow benchmarksを行い深層学習性能のおおよその性能を検証する(仮）
・InceptionV3
・ResNet-50
・ResNet-152
・Alexnet
・VGG16
各種モデルの学習ベンチマークになっています

環境構築と実行コマンドは上記の記事通りに行っています、FP16は使っていません

#結果

RadeonⅦの3-4割ぐらい・・？の性能でしょうかもうちょっとかんばってほしい感じはあります

#備考
これは上記の記事中にも書かれていましたが大事なことなので書いておきます

##RX570 16GB版を稼働させるときのメモ
ベンチマーク実行時にgfx803_32.cd.pdb.txtが無いぞとうるさいので勝手にgfx803_36.cd.pdb.txtをリネームしたものを複製して無理やり動かしました。以下のパスに該当テキストがあります。

/opt/rocm/miopen/share/miopen/db$ ls
gfx803_32.cd.pdb.txt  gfx900_56.cd.pdb.txt  gfx906_60.cd.pdb.txt
gfx803_36.cd.pdb.txt  gfx900_64.cd.pdb.txt  gfx906_64.cd.pdb.txt
gfx803_64.cd.pdb.txt  gfx906_56.cd.pdb.txt