AI基準大戰(zhàn)已經開始。

5月2日，由各大領先的科技公司和大學組成的團隊發(fā)布了一款基準測量工具的雛形——MLPerf，其目的是測量各種AI框架和芯片中不同機器學習任務的訓練速度和推理時間。

在這一任務的參與者中，有許多知名公司和大學，其中既有谷歌、英特爾、百度、AMD這樣的巨頭，也有一些AI硬件創(chuàng)企，例如SambaNova和Wave Computing。同時還有世界頂尖大學：斯坦福大學、哈佛大學、加州大學伯克利分校、明尼蘇達大學和多倫多大學。

MLPerf的誕生是小部分公司自我組織進行產品對比的結果。上周，RiseML的博客對比了谷歌的TPUv2和NVIDIA V100的性能。5月4日，英特爾發(fā)表博客，展示了為機器翻譯所用的RNN的數(shù)據(jù)，題目稱“英特爾Xeon大規(guī)模處理器表現(xiàn)出令人驚訝的推理性能”。這種對比會給人一些參考，但通常也會讓人覺得供應商自認為比其他廠商優(yōu)越。而一個標準化的基準可以讓測試簡單化，得到人們想要的結果。

除此之外，想要跟蹤記錄各大公司和創(chuàng)企的芯片制造以及軟件更新是非常困難的，更不要說在市場的夸大作用下還能進行真實評估了。某些芯片廠商經常承諾達到了革命性的提速，但從來不透露產品規(guī)格（咳咳，英特爾注意）。

在很長一段時間內，人們都在討論是否有必要設立一個有意義的AI基準。支持者認為，標準的缺失限制了AI的應用。MLPerf的推動者之一吳恩達表示：“AI正在改變多個行業(yè)，但是為了發(fā)揮它最大的潛能，我們仍需要更快的硬件和軟件?！敝С终邆兿Ｍ鶞实拇_立能幫助AI開發(fā)者創(chuàng)造出更好的產品，讓使用者充分了解所需產品。

MLPerf聲明它的基礎目標是：

用公平、有幫助的測量方法加速機器學習的發(fā)展

對各競爭系統(tǒng)進行公平對比，以鼓勵機器學習的發(fā)展

保證讓所有人都能參與基準評比

既服務于商業(yè)群體，也服務于研究領域

基準要可復制，確保結果的可靠

MLPerf是仿效過去其他的基準測試，例如SPEC（The Standard Performance Evaluation Corporation）。該基準于1988年由一家計算公司的財團提出，它有效提高了通用計算的速度。而MLPerf結合了此前許多基準的標準，例如SPEC的程序，SORT用于對比和培育新思想的方法，DeepBench對軟件應用的評估，以及DAWNBench的精確度標準。

Intersect360的CEO Addison Snell注意到：“現(xiàn)在許多企業(yè)都想部署AI，所以推出一套中立的基準非常重要，尤其在多種技術爭相競爭的時代。但是，AI領域多種多樣，我不禁懷疑是否最后只剩一種標準。想想五年前人們對大數(shù)據(jù)和分析的熱情，盡管人人都想定義它，但是至今也沒有一個通用的衡量標準。我認為AI也會面臨這種情況?！?/p>

Hyperion研究公司的高級研究副總裁Steve Conway認為：“MLPerf是一款有用、優(yōu)秀的工具。因為近些年一直缺少針對買賣雙方的真正標準。這個基準似乎是針對人工智能早期問題指定的，大多都是有邊界問題。后來我們需要其他標準，因為人工智能開始出現(xiàn)了無邊界的問題。有邊界的問題比較簡單，如語音、圖像識別或游戲。而無界線問題包括癌癥診斷和閱讀磁核共振報告；現(xiàn)在，人工智能能為復雜問題提出推薦方案了?！?/p>

MLPerf現(xiàn)已在GitHub上發(fā)布，但仍處于初期階段，為α版本，未來將在許多方面得到改進。目前，MLPerf套件上能進行測試的有七個方面：

每個參考都提供了以下內容：至少在一個框架中實現(xiàn)模型的代碼；一個可在container中運行基準測試的Dockerfile；一個可下載適當數(shù)據(jù)集的腳本；一個可以運行并計時模型訓練的腳本；數(shù)據(jù)集、模型和機器設置的文檔記錄。

根據(jù)GitHub上的記錄，基準測試已經在以下配置中進行測試：

16個CPU，一個NVIDIA P100

Ubuntu 16.04，包括具有NVIDIA支持的docker

600GB的硬盤（盡管很多基準要求的硬盤更?。?/p>

在這樣一個年輕的市場，如果有更多的AI基準出現(xiàn)，那將變得很有趣。例如，斯坦福大學是MLPerf的其中一個成員，他最近運行了第一個DAWNBenchv1深度學習結果。

斯坦福報道說：“2018年4月20日表示第一個衡量深度學習端到端性能的基準和競爭的開始：測量深度學習任務達到最佳精確度時所需要的時間和成本是多少，以及在這個最先進的精確度水平下進行推理的成本是多少。對端到端性能的關注提供了一種客觀的方法，用于對計算框架、硬件、優(yōu)化算法、超參數(shù)設置以及影響性能的其他因素進行標準化?！?/p>

DAWN的一個競爭對手——fast.ai（一家提供人工智能培訓和開發(fā)人工智能軟件工具的初創(chuàng)公司）在HPCwire上宣傳它的產品性能。所以這些基準很重要，應該認真對待，像MLPerf這樣的工具能幫助清除AI產品對比中的干擾因素。

“基準提高了產品可信度，并展示了更好的性能或能帶來更多益處的地方。如果你正在考慮為一個數(shù)百萬美元的項目使用硬件加速器或軟件框架，那么你會不會更喜歡’榜上有名’的產品？”谷歌工程師Peter Mattson表示。

MLPerf希望用可復制的、公平可靠的基準測量方法來推動機器學習行業(yè)和研究的發(fā)展。產品之間的對比還應促進供應商和學者之間的競爭。同時還應該為沒人提供做實驗的條件，讓更多人參與其中。

Mattson補充道：“基準在短期內很重要，因為不管是對研發(fā)公司還是想要購買產品的公司來說，硬件是一項巨大的投資。長期來看，基準有助于研究者和供應商將性能作為共同的發(fā)展目標，這樣才能解鎖更多機器學習的能量，造福更多人?！?/p>