間でテンソルの転置演算が実行されます。前述のとおり、畳み込み自体は非常に高速化されたため、ランタイムにおいてこれらの転置が占める割合が目立つようになりました。形式で表すことで、これらの転置をなくします。フレームワークでサポートされている機能です。実装を加えることで、トレーニング時のテンソルの転置が不要になるようにしました。形式の最適化によってテンソルの転置をなくした並列処理による理論上の高速化を予測する「アムダールの法則」の結果として、またもや最適化のチャンスが生まれました。ワークロードの他の層が占める割合が目立つようになったのです。そこで、それらの新たなパフォーマンス上のボトルネックを特定し、最適化しました。間のデータ移動によってパフォーマンスが制限されます。トラフィックを回避します。層を見つけ、可能であればそれらの層を結合した実装で置き換えました。層を結合してデータの読み取り/書き込みをなくす最後に、よく見られる種類の畳み込み専用のカーネルを新たに作成することで、引き続き個々の畳み込みの最適化を行いました。フレームワークに、これらの最適化の多くを提供しています。枚の画像を達成しました。枚の画像を処理できることから、さらなる向上を実現する大きな余地があるといえます。コンテナーで利用可能になります。間での高帯域幅/低レイテンシの通信パスが必要になります。までパフォーマンスを拡張できます。パフォーマンスを実現し、クラウドとオンプレミスの展開で広く利用可能です。よって行われる他の処理がパフォーマンスを制限する要因となってしまいます。データを送信するパイプラインのパフォーマンスを大きく引き上げる必要がありました。ネットワークの学習能力が高まるため、トレーニング済みモデルの精度予測も向上します。フレームワークのトレーニングの部分を処理すると、これらの重要な処理によってパフォーマンス全体が制約をうけます。