Ultralyticsベンチマーク

トレーニング方法

指標には、トレーニング中に1秒あたり処理される画像数であるトレーニングスループットを使用します。これは解決までの時間と直接相関します。すべての結果はUltralytics PlatformのGPUで測定しています。これは、エントリーレベルのワークステーションカードからフラッグシップのデータセンターGPUまで、ワンクリックでクラウドトレーニング用にレンタルできるものと同じNVIDIAハードウェアです。YOLO26は5つのサイズ（n/s/m/l/x）すべてでトレーニングしているため、ハードウェア予算に合ったモデルを選択できます。

設定。 COCOの25%を640pxで2エポック、AMP混合精度、単一GPUで実行し、auto-batch（batch=-1）によってメモリに収まる最大バッチサイズを選択します。初回エポックのウォームアップ（データセットのキャッシュ、CUDAグラフキャプチャ）と実行終了時の検証パスを除外するため、定常状態となる2エポック目を報告します。解決されたバッチサイズ、ピークVRAM（CUDAコンテキストを含む）、ピークボード電力は、各GPUから直接記録しています。

コスト効率。 1ドルあたりの画像数 = スループット × 3600 ÷ 1時間あたりの価格です。Ultralytics Platformのオンデマンド料金を使用しており、価値重視のカードが1ドルあたりでフラッグシップGPUを上回るため、順位が大きく入れ替わることがあります。TrainモードとBenchmarkモードのドキュメントも参照してください。