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スループット（トレーニング中に1秒あたりに処理される画像数）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。これらは、エントリーレベルのワークステーション向けカードから最上位のデータセンター向け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つすべてのサイズ（n/s/m/l/x）でトレーニングしており、ハードウェアの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、シングルGPUで実行し、auto-batch（batch=-1）がメモリに収まる最大の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グラフのキャプチャ）と実行終了時の検証を除いた、定常状態である第2エポックの結果を報告します。確定したバッチサイズ、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 ÷ 時間単価です。Ultralytics Platformのオンデマンド料金を使用しています。コスト効率によって順位が大きく入れ替わることがよくあり、価格に対する価値では、最上位GPUよりバリュー重視のカードが優れる場合もあります。TrainモードとBenchmarkモードのドキュメントもご覧ください。