AIPerf:自动化机器学习作为AI-HPC基准

开发单位：鹏城实验室(PCL)，清华大学(THU) 特别感谢国防科技大学窦勇老师及其团队的宝贵意见和支持 AIPerf Benchmark v1.0 Benchmark结构设计 关于AIPerf设计理念，技术细节，以及测试结果，请参考论文： AIPerf Benchmark基于微软NNI开源框架，以自动化机器学习（AutoML）为负载，使用network morphism进行网络结构搜索和TPE进行超参搜索。 Benchmark安装说明 本文用于在容器环境下运行Benchmark 一、Benchmark环境配置、安装要求 (本文档默认物理机环境已经安装docker、nvidia-docker) Benchmark运行环境由Master节点-Slaves节点组成，其中Mater节点不参与调度不需要配置GPU/加速卡，Slave节点可配置多块加速卡。 1.物理机环境配置 (物理机执行：