是否有用于深度学习的硬件基准？

Question

在Tim Dettmers的这篇文章中：Full hardware guide for Deep Learning，他指出PCI通道速度对于深度学习并不重要。

但是在此question上，已批准的答案指出，深度学习需要具有正确PCI通道数量的CPU。 （根据我的情况，PCI通道速度与CPU管理的PCI通道数量有关）

因此，我正在寻找Deel Learning的基准，以比较这些理论/事实。

看看现有的深度学习基准，似乎它们都只测试GPU的容量，将一张显卡与另一张显卡进行比较，重点是矩阵乘法。

我想知道是否有一个基准可以对深度学习（尤其是培训阶段）所需的所有硬件组件的总和进行评分：CPU，内存，GPU，PCIe速度，硬盘驱动器，主板。

列出我测试过的内容：

• DAWNBench/MLPerf定义DL基准测试的规范，无论平台和框架如何。他们的code部分不完整。
• AI Benchmark主要关注移动领域。易于使用the code available和友好的评分系统。但是，即使具有高精度参数，这些模型仍会在小批量下进行测试（我想这是为了使其在移动设备上始终可用）
• AI Matrix，来自阿里巴巴：这是一个非常重且完整的应用，但仅测试了GPU。
• Lambda Labs Benchmark，我无法正常运行... Tensorflow的不可用版本，与最新的Cuda版本不兼容。.

（我知道这与硬件有关，但是当我在寻找软件库时，请在此处发布！）