MLperf是一個開放的機器學習基准,它演示了每個參與組織在特定任務上使用自己的資源可以獲得的最佳性能。這一基准於5月份推出,得到了來自英特爾、NVIDIA、百度和穀歌等30多家公司的研究人員和科學家的支持。此外,MLperf還得到7所學院和大學的研究人員的支持。今天,項目背後的科學家們公布了第一輪比賽的結果,而Facebook和微軟也宣布了他們對MLperf的支持。

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從曆史上看,基於明確指標的技術競爭導致了迅速的進步,比如規范基准,它推動CpU在15年內以每年1.6次的速度提高性能。MLperf希望在機器學習社區中也這樣做。以促進ML系統性能的快速提高。由於大規模的機器學習實驗還需要幾天或幾周的時間,提高ML系統的性能對於釋放機器學習潛力至關重要。

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今天,支持MLperf的研究人員和工程師宣布了他們第一輪競賽的結果。他們測量了各種機器學習任務在主流機器學習硬件平台上的訓練時間,包括Google的TpU、英特爾的CpU和Nvidia的GpU。這些結果還反映了機器學習軟件框架如TensorFlow、pyTorch和MXNet的訓練速度比較。MLperf的結果旨在幫助決策者評估現有產品並關注未來的發展。

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在NVIDIA提交的6個MLperf基准結果中,NVIDIA取得了最好的性能。它們涵蓋各種工作負載和基礎設施規模:從節點上的16個GpU到80個節點上的640個GpU。

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