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MLPerf训练最新发榜:谷歌英伟达平分集群最佳,浪潮斩获半数单机冠军

美国东部时间6月30日,国际权威AI基准测试MLPerf公布最新一期榜单。在集群封闭任务赛道中,谷歌与NVIDIA各自获得4项第一;在单机封闭任务赛道中,浪潮获全部8项训练任务的4项冠军,NVIDIA、Nettrix各获得2项任务冠军。

MLPerf由图灵奖得主大卫·帕特森(David Patterson)联合谷歌、斯坦福、哈佛大学等顶尖学术机构发起成立,是影响力最广的国际AI性能基准评测。此次性能评测基于最新MLPerf TrainingV1.0基准,分为固定任务(Closed)和开放任务(Open)。其中,固定任务要求使用相同模型和优化器,衡量同一深度学习模型在不同软硬件上的性能,广受厂商和客户看重;开放任务则放开对深度学习模型及精度的约束,侧重深度学习模型及算法优化的能力,旨在推进ML模型和优化的创新。

MLPerf V1.0基准测试涵盖了8类极具代表性的机器学习任务,分别为图像识别(ResNet)、医学影像分割(U-Net3D)、目标物体检测(SSD)、目标物体检测(MaskR-CNN)、语音识别(RNN-T)、自然语言理解(BERT)、智能推荐(DLRM)以及强化机器学习(MiniGo)。其中,ResNet50和BERT作为计算机视觉和自然语言理解中最具代表性的AI模型,竞争最为激烈。

包括谷歌、NVIDIA、Intel、浪潮、戴尔、联想等在内的13家公司及科研机构,参与了此次MLPerf封闭任务赛道测试。

谷歌与NVIDIA在集群系统测试中展开激烈冠亚军争夺,最终谷歌获得了ResNet、SSD、BERT和DLRM四项任务的第一,NVIDIA则夺得U-Net3D、MaskR-CNN、RNN-T和MiniGo四项任务冠军,双方平分秋色。在单机系统测试中浪潮获得ResNet、SSD、BERT和DLRM四项任务的冠军,NVIDIA获得RNN-T和MiniGo两项第一,Nettrix获得U-Net3D、MaskR-CNN两项第一。

作为业内最权威的AI基准测试,每一次MLPerf评测结果都在刷新业内纪录,不断突破AI系统性能。和2020年榜单相比,今年榜单的各项任务测试成绩均有明显提升。在集群训练上,Google在ResNet模型训练任务中以0.23分钟打破2020年创下的0.47分钟纪录,耗时缩短51%;在Bert模型任务中Google以0.29分钟完成训练,相比2020年0.39分钟的最佳纪录,用时缩短26%。

在单机性能上,浪潮同样在备受关注的ResNet和BERT上取得了新突破,创下单机27.38分钟完成128万张图片训练BERT模型的新纪录,比2020年最佳纪录耗时缩短18%;在BERT模型训练中,浪潮以21.15分钟打破2020年最佳成绩49.01分钟,用时缩短57%。

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