Nvidia 的新 MLPerf AI 基准测试结果真正意味着什么
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Nvidia 今天发布了针对其专注于 AI 的处理器的新行业标准人工智能 (AI) 基准 MLPerf 的结果。虽然结果看起来令人印象深刻，但重要的是要注意他们与其他系统进行的一些比较确实不是苹果对苹果。例如，Qualcomm 系统的运行功耗比 H100 低得多，并且针对与 A100 相似的细分市场，在这些细分市场中，测试比较更加公平。
Nvidia 已经测试了基于其最新 Hopper 架构的高端 H100 系统；其现在用于边缘计算的中端 A100 系统；其较小的 Jetson 系统针对较小的个人和/或外围工作负载类型。这是第一个 H100 提交，性能比 A100 高 4.5 倍。根据下表，英伟达在高端 H100 平台上取得了骄人的成绩。
图片来源：Nvidia。Nvidia 使用 MLPerf Inference V2.1 基准测试来评估其在各种工作负载场景下的 AI 推理能力。推理不同于创建训练模型和系统“学习”的机器学习 (ML)。
推理用于在一系列数据点上运行学习模型并获得结果。根据与公司和供应商的对话，我们 J. Gold Associates, LLC 认为 AI 推理市场的规模远大于 ML 训练市场，因此展示良好的推理线索对于成功至关重要。
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MetaBeat 将于 10 月 4 日在加利福尼亚州旧金山汇聚思想领袖，就元界技术将如何改变所有行业的沟通和开展业务的方式提出建议。
在这里注册 为什么 Nvidia 会运行 MLPerfMLPerf 是一个行业标准的基准测试套件，它融合了来自各种公司的大量输入，并为各种工作负载建模。包括自然语言处理、语音识别、图像分类、医学成像和对象检测等。
基准测试很有用，因为它可以在多台机器上运行高端数据...
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Nvidia 已经测试了基于其最新 Hopper 架构的高端 H100 系统；其现在用于边缘计算的中端 A100 系统；其较小的 Jetson 系统针对较小的个人和/或外围工作负载类型。这是第一个 H100 提交，性能比 A100 高 4.5 倍。根据下表，英伟达在高端 H100 平台上取得了骄人的成绩。
图片来源：Nvidia。Nvidia 使用 MLPerf Inference V2.1 基准测试来评估其在各种工作负载场景下的 AI 推理能力。推理不同于创建训练模型和系统“学习”的机器学习 (ML)。
推理用于在一系列数据点上运行学习模型并获得结果。根据与公司和供应商的对话，我们 J. Gold Associates, LLC 认为 AI 推理市场的规模远大于 ML 训练市场，因此展示良好的推理线索对于成功至关重要。
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