NVIDIA снова ставит рекорды в ИИ-бенчмарке MLPerf Training

 

Сегодня вышла очередная версия бенчмарка MLPerf Training для оценки производительности ИИ-ускорителей в различных сценариях, максимально приближённых к реальным. Всего в состав версии 2.0 входит 8 различных тестах в четырёх категориях.

NVDIA — давний и наиболее активный участник проекта MLPerf, именно результаты различных систем на базе ускорителей NVIDIA составляют 90% от всего объёма рейтинга. Также это единственный участник, стабильно принимающий участие во всех дисциплинах. В новой версии MLPerf 2.0 ускорители NVIDIA A100 вновь оказались единственными, охватившими все тесты.

 Последние результаты A100 в MLPerf 2.0. Источник: NVIDIA

Последние результаты A100 в MLPerf 2.0. Источник: NVIDIA

А суперкомпьютер Selene и вовсе продемонстрировал лидерство в шести дисциплинах MLPerf из восьми, уступив место лишь Intel Habana Gaudi 2 в тесте RN-50 и Google TPU v4 в тесте RetinaNet. Всего в «забеге» со стороны NVIDIA приняли участие 16 партнёров со своими платформами, в их число вошли такие известные компании, как ASUS, Baidu, CASIA, Dell Technologies, Fujitsu, GIGABYTE, H3C, HPE, Inspur, Lenovo, Nettrix и Supermicro. Большая часть из них запускала MLPerf 2.0 на системах, имеющих сертификацию самой NVIDIA.

 fds

A100 лидирует в шести тестах из восьми. Источник: NVIDIA

Опираясь на результаты тестов, NVIDIA говорит, что пока только она в состоянии предложить коммерческому клиенту законченную платформу, способную выполнять все стадии какого-либо ИИ-сценария: к примеру, от распознавания произнесённой фразы до поиска и классификации нужной для ответа информации, и наконец, озвучивания самого ответа.

Прогресс ИИ-ускорителей NVIDIA за 3.5 года. Источник: NViDIA

А использование унифицированной платформы вместо нескольких отдельных, закономерно снижает и стоимость владения, и сложность обслуживания и настройки. К тому же, такая платформа имеет задел на будущее, особенно с учётом того, что на смену A100 вскоре начнёт приходить новый флагман NVIDIA в лице H100.

Любопытные факты: за два года, прошедшие с первого участия A100 в тестировании, производительность удалось поднять в 6 раз за счёт оптимизаций программного стека, а за 3,5 года с момента начала участия NVIDIA в проекте MLPerf она выросла ещё больше, в целых 23 раза.

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER. | Можете написать лучше? Мы всегда рады новым авторам.

Источник:

Постоянный URL: https://servernews.ru/1069131

Комментарии

Система Orphus