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雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))消息，北京時間9月9日，MLCommons社區(qū)發(fā)布了最新的MLPerf 2.1基準測試結(jié)果，新一輪基準測試擁有近5300個性能結(jié)果和2400個功耗測量結(jié)果，分別比上一輪提升了1.37倍和1.09倍，MLPerf的適用范圍進一步擴大。
阿里巴巴、華碩、Azure、壁仞科技、戴爾、富士通、技嘉、H3C、HPE、浪潮、英特爾、Krai、聯(lián)想、Moffett、Nettrix、Neural Magic、英偉達、OctoML、高通、SAPEON 和 Supermicro 均是本輪測試的貢獻者。
其中，英偉達表現(xiàn)依然亮眼，首次攜H100參加MLPerf測試，并在所有工作負載中刷新世界紀錄。
H100打破世界記錄，較A100性能提升4.5倍
英偉達于今年3月份發(fā)布基于新架構(gòu)NVIDIA Hopper的H100 GPU，與兩年前推出的NVIDIA Ampere架構(gòu)相比，實現(xiàn)了數(shù)量級的性能飛躍。黃仁勛曾在 GTC 2022 上表示，20個H100 GPU便可以承托相當于全球互聯(lián)網(wǎng)的流量，能夠幫助客戶推出先進的推薦系統(tǒng)及實時運行數(shù)據(jù)推理的大型語言模型。
令一眾AI從業(yè)者期待的H100原本定于2022年第三季度正式發(fā)貨，目前處于接受預定狀態(tài)，用戶的真實使用情況和H100的實際性能尚不可知，因此可以通過最新一輪的MLPerf測試得分提前感受H100的性能。
在本輪測試中，對比Intel Sapphire Rapids、Qualcomm Cloud AI 100、Biren BR104、SAPEON X220-enterprise，NVIDIA H100不僅提交了數(shù)據(jù)中心所有六個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的測試成績，且在單個服務(wù)器和離線場景中均展現(xiàn)出吞吐量和速度方面的領(lǐng)先優(yōu)勢。
以NVIDIA A100相比，H100在MLPerf模型規(guī)模最大且對性能要求最高的模型之一——用于自然語言處理的BERT模型中表現(xiàn)出4.5倍的性能提升，在其他五個模型中也都有1至3倍的性能提升。H100之所以能夠在BERT模型上表現(xiàn)初出色，主要歸功于其Transformer Engine。
其他同樣提交了成績的產(chǎn)品中，只有Biren BR104在離線場景中的ResNet50和BERT-Large模型下，相比NVIDIA A100有一倍多的性能提升，其他提交成績的產(chǎn)品均未在性能上超越A100。
而在數(shù)據(jù)中心和邊緣計算類別的場景中，A100 GPU的測試成績依然不俗，得益于NVIDIA AI軟件的不斷改進，與2020年7月首次亮相MLPerf相比，A100 GPU實現(xiàn)了6倍的性能提升。
追求AI通用性，測試成績覆蓋所有AI模型
由于用戶在實際應用中通常需要采用許多不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)協(xié)同工作，例如一個AI應用可能需要理解用戶的語音請求、對圖像進行分類、提出建議，然后以語音回應，每個步驟都需要用到不同的AI模型。
正因如此，MLPerf基準測試涵蓋了包括計算機視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)、語音識別等流行的AI工作負載和場景，以便于確保用戶獲得可靠且部署靈活的性能。這也意味著，提交的測試成績覆蓋的模型越多，成績越好，其AI能力更加具備通用性。
在此輪測試中，英偉達AI依然是唯一能夠在數(shù)據(jù)中心和邊緣計算中運行所有MLPerf推理工作負載和場景的平臺。
在數(shù)據(jù)中心方面，A100和H100都提交了六個模型測試成績。
在邊緣計算方面，NVIDIA Orin運行了所有MLPerf基準測試，且是所有低功耗系統(tǒng)級芯片中贏得測試最多的芯片。
Orin是將NVIDIA Ampere架構(gòu)GPU和Arm CPU內(nèi)核集成到一塊芯片中，主要用于機器人、自主機器、醫(yī)療機械和其他形式的邊緣嵌入式計算。
目前，Orin已經(jīng)被用在NVIDIA Jetson AGX Orin開發(fā)者套件以及機器人和自主系統(tǒng)生成模考，并支持完整的NVIDIA AI軟件堆棧，包括自動駕駛汽車平臺、醫(yī)療設(shè)備平臺和機器人平臺。
與4月在MLPerf上的首次亮相相比，Orin能效提高了50%，其運行速度和平均能效分別比上一代Jetson AGX Xavier 模塊高出5倍和2倍。
追求通用型的NVIDIA AI 正在被業(yè)界廣泛的機器學習生態(tài)系統(tǒng)支持。在這一輪基準測試中，有超過70 項提交結(jié)果在 NVIDIA 平臺上運行。例如，Microsoft Azure 提交了在其云服務(wù)上運行NVIDIA AI 的結(jié)果。
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