NVIDIA扩大AI推理性能领先优势,在x86和Arm服务器上皆取得佳绩( 二 )
MLCommons执行主任大卫·坎特(DavidKanter)表示:“在如此短的时间内所展示的进展非常出色 。 我们很高兴看到更多的软件解决方案提供商加入MLPerf社区 , 帮助改进机器学习 。 ”
机器学习不同于传统软件(开发人员训练应用程序而不是编程) , 它需要一套全新的技术 , 类似于推动工业革命的精密测量、原材料和制造领域的突破 。
机器学习在医疗保健和汽车安全等领域具有巨大的潜力 , 并通过语音接口、自动翻译和自然语言处理等技术改善信息获取和理解 。
厂商工作负载的日益多样化 , 使得企业需要各种AI优化的硬件架构 。 这些可以分为三个主要类别:AI加速CPU、AI加速GPU和专用硬件AI加速器 。 虽然厂商硬件取得了长足进步 , 但AI模型复杂性的增长率远远超过了硬件进步 。
【NVIDIA扩大AI推理性能领先优势,在x86和Arm服务器上皆取得佳绩】总体来说 , 在测试中 , NVIDIA相对缺乏竞争对手 。 不过 , 这也有测试参与者数量有限的原因 , 这是MLPerf目前存在的一个问题 。 谷歌过去参与过 , 但没有参与此轮推理测试 。 同样 , 较新的厂商系统 , 如Cerebras和Graphcore也未参与 。 而这将如何影响MLCommons这个年轻的组织的长期计划尚不清楚 。
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