欧博亚洲客户端下载(www.aLLbetgame.us):NVIDIA宣布更多MLPerf效能测试数据,透过软体最佳化提升效能高达6.5倍

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继先前NVIDIA揭晓MLPerf V1.0效能验证功效之后,这次他们提供更多与竞争产物对照的效能测试数据,并示意透过在2.5年内延续透过最佳化方式,最高提升效能高达6.5倍。

连台积电都接纳的测试基准

MLPerf是由学术界、研究实验室和业界配合组成的AI同盟,目的为打造公正、适用的测试基准。其测试项目含

  1. RNN-T:语音辨识
  2. BERT:自然语言处置
  3. DLRM:推荐系统
  4. MiniGo:强化学习
  5. UNet-3D:医学影像剖析
  6. SSD:物体侦测(轻量型)
  7. Mask R-CNN:物体侦测(重量型)
  8. ResNet-50 v 1.5:图像分类

等多种测试种别,以施展为硬体、软体和服务的AI训练与推论提供客观的效能评估。

TSMC(台积电)也导入MLPerf对机械学习运算效能举行评估,并示意机械学习能够显著提升光学靠近校正(Optical Proximity Correction,OPC)与光刻模拟的准确度,除了与NVIDIA工程团对配合相助将麦斯威尔模拟(Maxwell Simulation)逆向光刻手艺(Inverse Lithography Technology,ILT)等程式移植至GPU,也将MLPerf作为决议的主要依据。

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凭证NVIDIA提供的数据,自家的DGX SuperPOD超级电脑是唯一提交所有测试项目的系统,并在多项测试保持大幅领先,另一方面,NVIDIA也不停透过软体最佳化与系统整合,提升整体效能显示。

MLPerf由8种差其余测试项目组成。

TSMC也示意机械学习的至主要性,并导入MLPerf评估效能。

DGX SuperPOD能在多项测试大幅领先。(数据为AI训练用时,越低越好)

将数据尺度化后,可以看到NVIDIA能在单一晶片提供最佳综合效能。

NVIDIA透过软体最佳化与系统整合在已往1年提升效能最高达3.5倍。

若将时间拉长到2.5年,效能提升幅度最高达6.5倍。

关于更多MLPerf资讯,可以参考MLPerf组织官方网站。

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