MLPerf v2.1은 AI 사용이 증가함에 따라 기록적인 수의 결과를 보여줍니다.
MLCommons는 데이터 센터 및 에지에서의 AI 사용량이 계속 증가함에 따라 5,300개의 AI 추론 벤치마킹 성능 결과와 2,400개의 전력 효율성 결과를 보고했습니다.
MLCommons MLPerf AI 및 기계 학습 추론 벤치마크 프로그램은 다른 회사가 거의 참여하지 않은 Nvidia의 쇼케이스였습니다. 프로그램의 가장 최신 버전인 MLPerf v2.1은 여전히 Nvidia를 위한 쇼케이스이지만 더 많은 회사에서 판매 도구 및 자체 측정 막대로 벤치마킹의 가치를 보고 있습니다.
Nvidia는 다시 모든 벤치마크 범주에서 시스템을 제출한 유일한 회사였으며 해당 솔루션, 특히 새로운 H100 Tensor Core GPU는 많은 경우에 우수한 성능을 보였고 경쟁업체를 압도했습니다. 그러나 이번에 더 흥미로운 뉴스는 MLCommons의 창립 멤버이자 부사장인 Vijay Janapa Reddi에 따르면 벤치마크 프로그램이 5,300개 이상의 성능 결과와 2,400개 이상의 전력 측정 결과에 대한 새로운 기록을 게시했다는 것입니다.
https://www.fierceelectronics.com/electronics/mlperf-v21-showcases-record-number-results-ai-use-grows
MLCommons는 데이터 센터 및 에지에서의 AI 사용량이 계속 증가함에 따라 5,300개의 AI 추론 벤치마킹 성능 결과와 2,400개의 전력 효율성 결과를 보고했습니다.
MLCommons MLPerf AI 및 기계 학습 추론 벤치마크 프로그램은 다른 회사가 거의 참여하지 않은 Nvidia의 쇼케이스였습니다. 프로그램의 가장 최신 버전인 MLPerf v2.1은 여전히 Nvidia를 위한 쇼케이스이지만 더 많은 회사에서 판매 도구 및 자체 측정 막대로 벤치마킹의 가치를 보고 있습니다.
Nvidia는 다시 모든 벤치마크 범주에서 시스템을 제출한 유일한 회사였으며 해당 솔루션, 특히 새로운 H100 Tensor Core GPU는 많은 경우에 우수한 성능을 보였고 경쟁업체를 압도했습니다. 그러나 이번에 더 흥미로운 뉴스는 MLCommons의 창립 멤버이자 부사장인 Vijay Janapa Reddi에 따르면 벤치마크 프로그램이 5,300개 이상의 성능 결과와 2,400개 이상의 전력 측정 결과에 대한 새로운 기록을 게시했다는 것입니다.
https://www.fierceelectronics.com/electronics/mlperf-v21-showcases-record-number-results-ai-use-grows
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