Le benchmark MLPerf standard de l’industrie a publié aujourd’hui le résultats de la troisième ronde de sa compétition en cours ML Training Systems. Le concours mesure le temps nécessaire pour former l’un des huit modèles ML à une cible qualifiée sur les tâches suivantes: classification d’image, recommandation, Traduction, et jouer à Go. Précurseurs Google et NVIDIA a établi de nouveaux records de performances de l’IA lors de ce troisième tour (v0.7).
« Les TPU de Google ont établi des records dans six des huit benchmarks! Nous avons besoin de plus grands benchmarks, car nous pouvons désormais former les benchmarks ResNet-50, BERT, Transformer et SSD chacun en moins de 30 secondes,« tweeté Google AI Lead Jeff Dean. Google a battu des records de performances dans DLRM, Transformer, BERT, SSD, ResNet-50 et Mask R-CNN en utilisant son nouveau supercalculateur ML et dernière unité de traitement Tensor (TPU) puce. Google divulgué dans un blog Publier que le supercalculateur comprend 4096 puces TPU v3 et des centaines de machines hôtes CPU et livre plus 430 PFLOP de performances de pointe.
Alors que Google a intensifié ses TPU cloud et le nouveau supercalculateur pour offrir des vitesses d’entraînement plus rapides que jamais, le nouveau GPU A100 Tensor Core de NVIDIA a également présenté ses capacités avec les performances les plus rapides. par accélérateur sur les huit benchmarks MLPerf. NVIDIA a présenté le A100 en mai, en tant que premier GPU basé sur l’architecture GPU Ampere de la société. Avec plus de 54 milliards de transistors, le processeur de 7 nanomètres peut exécuter cinq pétaflops de performances.
MLPerf est un consortium de plus de 70 entreprises et chercheurs de grandes universités, et les suites de référence MLPerf sont la norme de l’industrie pour mesurer les performances de l’apprentissage automatique.
Pour les résultats complets du concours MLPerf, y compris les scores du tour précédent, veuillez visiter le site web du projet.
Journaliste: Fangyu Cai | Éditeur: Michael Sarazen
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