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AI 推理競(jìng)賽白熱化

雖然 Nvidia GPU 在 AI 訓(xùn)練中的主導(dǎo)地位仍然是無(wú)可爭(zhēng)議的，但我們可能會(huì)看到早期跡象，表明在 AI 推理方面，這家科技巨頭的競(jìng)爭(zhēng)正在加劇，尤其是在能效方面。然而，Nvidia 新 Blackwell 芯片的純粹性能可能很難被擊敗。今天早上，ML Commons 發(fā)布了其最新的 AI 推理競(jìng)賽 ML Perf Inference v4.1 的結(jié)果。本輪融資包括使用 AMD Instinct 加速器
關(guān)鍵字： Nvidia Blackwell AMD Google Untether AI MLPerf 基準(zhǔn)測(cè)試

多年來(lái)，英偉達(dá)在許多機(jī)器學(xué)習(xí)基準(zhǔn)測(cè)試中占據(jù)主導(dǎo)地位，現(xiàn)在它又多了兩個(gè)檔次。MLPerf，有時(shí)被稱為“機(jī)器學(xué)習(xí)的奧林匹克”的人工智能基準(zhǔn)測(cè)試套件，已經(jīng)發(fā)布了一套新的訓(xùn)練測(cè)試，以幫助在競(jìng)爭(zhēng)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)之間進(jìn)行更多更好的同類比較。MLPerf 的一項(xiàng)新測(cè)試涉及對(duì)大型語(yǔ)言模型的微調(diào)，該過(guò)程采用現(xiàn)有的訓(xùn)練模型，并用專業(yè)知識(shí)對(duì)其進(jìn)行更多訓(xùn)練，使其適合特定目的。另一個(gè)是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一種機(jī)器學(xué)習(xí)，一些文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)背后的一種機(jī)器學(xué)習(xí)，金融系統(tǒng)中的欺詐檢測(cè)，以及社交網(wǎng)絡(luò)。即使使用谷歌和英特爾的人工智能加速器的計(jì)算機(jī)增加和參與，由
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Graphcore?（擬未）正式發(fā)布其參與MLPerf測(cè)試的最新結(jié)果。本次提交中，Graphcore使用新發(fā)布的Bow系統(tǒng)分別在圖像分類模型ResNet-50和自然語(yǔ)言處理模型BERT上實(shí)現(xiàn)了和上次提交相比高達(dá)31%和37%的性能提升。此外，Graphcore還新增了語(yǔ)音轉(zhuǎn)錄模型RNN-T的提交。?本次MLPerf提交中，首次有第三方使用了Graphcore的系統(tǒng)。百度飛槳使用Graphcore系統(tǒng)進(jìn)行了BERT的提交，并展現(xiàn)出和Graphcore的BERT提交幾乎一致的性能，證明了Graphc
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