Nvidia在最新的MLPerfAI基准测试中创下16条新的性能记录

Nvidia公司今天表示，最新的MLPerf基准测试结果证明，其最新平台在所有市售系统中提供了世界上最快的人工智能培训性能。

英伟达的新A100图形处理单元及其DGX SuperPOD系统(如图所示)是一个庞大的A100 GPU集群，连接了其HDR InfiniBand技术，在第三次年度MLPerf基准测试中均创下了商用系统的八项新性能记录，共有16条新记录。

这些测试由MLPerf组织，该组织是行业基准测试组，成立于2018年5月，并得到Amazon.com Inc.，百度Inc.，Facebook Inc.，Google LLC，Intel Corp.和Microsoft Corp.以及哈佛和斯坦福大学。

结果标志着Nvidia硬件的严重改进，该硬件先前于2018年12月在第一届MLPerf培训基准测试中创造了六项记录，并在2019年7月创下了八项记录。

Nvidia的A100 GPU 于5月推出，是该公司第三代DGX系统的基础，该系统用于为佛罗里达大学的HiPerGator等超级计算机提供动力。A100芯片也可作为一项服务在Google Cloud上使用，适用于需要在数据分析，科学计算，基因组学，边缘视频分析和5G服务工作负载方面实现最高性能的公司。

英伟达表示，MLPerf的最新基准测试表明，其DGX A100系统的性能比其基于旧V100 GPU的原始DGX系统提高了四倍。但是，它表示测试表明，由于某些新的软件优化，较旧的系统DGX-1现在的速度是其两倍。

最新的MLPerf基准测试包括两项全新测试以及一项“经过实质性修订”的测试，Nvidia表示其硬件在所有方面均“出色”。例如，在新的推荐系统测试中，A100芯片和DGX SuperPOD系统获得了最佳性能，这对于AI系统来说是越来越受欢迎的工作量。

Nvidia的硬件还使用来自变压器或BERT的神经网络模型的双向编码器表示法，在自然语言处理类别中获得了最高分。它还在强化学习测试中创造了新记录，该测试使用Mini-go和全尺寸19×19 Go棋盘。根据Nvidia的说法，“这是本轮中最复杂的测试，涉及从游戏到培训的多种操作。”

英伟达表示，配备2,000多个Nvidia A100 GPU的DGX SuperPOD席卷了每个MLPerf基准类别，以在商用产品中实现大规模性能。

星座研究公司(Constellation Research Inc.)的分析师Holger Mueller告诉SiliconANGLE，MLPerf的基准非常重要，因为我们正处于AI竞赛的中间阶段，企业意识到更多的自动化总比没有好。

“ Covid-19仅增加了紧急性，因此公司正在寻求平台供应商来帮助他们解决下一代应用程序AI的负担，” Mueller说。“今天轮到Nvidia了，它在许多MLPerf标准上创造了新记录。值得注意的是，在过去的一年半中，Nvidia的性能提高了四倍。这种性能提升是AI基准测试奖章中需要发挥的作用。”

并非只有Nvidia创造了新记录。谷歌还通过一些新硬件参加了MLPerf基准测试，并表示他们证明自己在创造了六项性能记录之后，已经建造了世界上最快的机器学习培训超级计算机。

Google最新的ML训练超级计算机基于其最新的Tensor处理单元，是Cloud TPU V3 Pod的四倍，后者在去年的先前基准测试中创造了三项记录。谷歌表示，该系统由4,096个TPU V3芯片和数百个CPU托管计算机组成，可提供超过430 petaflops的峰值性能。