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MLPerf是什么?MLPerf怎么讀?MLPerf詳解MLPerf是由來自學術界、行業(yè)研究實驗室和相關行業(yè)的AI領導者廠商一起組成的聯(lián)盟,旨在“構建公平和有用的基準測試”;所以AI性能基準評測平臺MLPerf很被行業(yè)認可。
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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...
MLPerf 聯(lián)盟公布7項測試構成了當前機器學習領域的全新行業(yè)基準測試
NVIDIA最初致力于研究封閉組,旨在針對ML訓練系統(tǒng)(包括硬件和軟件)提供有價值的對比。為實現(xiàn)這一目標,封閉組要求所有提交成果均使用相同的數(shù)據(jù)準備和訓...
MLPerf V2.0推理結果放榜,NVIDIA表現(xiàn)搶眼
不久前,AI性能基準評測平臺MLPerf公布了2022年首次推理(Inference v2.0)測試成績,NVIDIA的AI平臺表現(xiàn)依然搶眼。
MLPerf訓練性能測試榜單發(fā)布,浪潮信息刷新多項紀錄
日前,由谷歌、微軟云、英偉達、浪潮信息、百度、戴爾、聯(lián)想等14家公司及科研機構參與的MLPerf 訓練性能測試正式發(fā)布榜單成績。浪潮信息憑借兩款AI服務...
Nvidia擴大了在MLPerf Benchmark上進行AI推理的領先優(yōu)勢
弗洛伊德說:“英偉達在競爭激烈的競爭者中表現(xiàn)出色?!?與(Nvidia)V100(GPU)相比,他們的A100效果驚人,證明了其增強的Tensor核心架...
機器學習記錄:NVIDIA再次打破MLPerf基準測試的性能記錄
由人工智能專家和計算機公司組成的聯(lián)盟MLPerf發(fā)布了一組新的機器學習記錄。這些記錄是在一系列衡量推理速度的基準上設定的:一個已經訓練過的神經網絡能多快...
MLPerf Inference基準測試結果的第二輪發(fā)布
每個細分類別都包括一個“封閉”和“開放”細分?!胺忾]”部分是指使用與參考模型相同的工作量模型運行的測試?!伴_放”部分允許更改模型,以便供應商可以展示相對...
MLPerf 是一個全行業(yè)人工智能聯(lián)盟,其任務是開發(fā)一套性能基準,涵蓋廣泛使用的一系列主要人工智能工作負載。最新的 mlperfv1 . 0 培訓包括視...
2022-04-02 標簽:NVIDIA數(shù)據(jù)中心人工智能 1.8k 0
Google在最新一輪MLPerf基準測試中推出最新的Tensor處理單元芯片
這6個模型分別是用于排名與推薦的DLRM模型;常用于自然語言處理的Transformer;還有Google搜尋所使用的BERT模型;廣泛用于圖像分類的R...
Graphcore公布最新MLPerf訓練結果:AI性能再刷新高
在本輪或任何一輪MLPerf原始數(shù)據(jù)中,每個制造商系統(tǒng)相關的主機處理器數(shù)量都十分驚人,一些參與者甚至指定要求每兩個人工智能處理器配有一個CPU。
NVIDIA AI平臺在MLPerf基準測試實現(xiàn)飛躍
NVIDIA AI 仍是唯一能夠運行 MLPerf 行業(yè)基準測試中所有測試的平臺, A100 GPU 自發(fā)布以來連續(xù)兩年一直保持著獲勝次數(shù)最多的紀錄。
如今,人工智能無處不在。SoC供應商不得不屈服于將這些功能融入其產品中。從市場頂部的英特爾和Nvidia到高通,谷歌和特斯拉,每個人都在談論開發(fā)新芯片來...
為MLPerf HPC v1.0實現(xiàn)的選定優(yōu)化
SHARP 允許將集合操作從 CPU 卸載到節(jié)間網絡結構中的交換機。這有效地將 allreduce 操作的 InfiniBand 網絡的節(jié)間帶寬增加了一...
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