在最新一輪的 MLPerf AI 推理基準(zhǔn)測(cè)試中，Nvidia 憑借其 AI 計(jì)算平臺(tái)獲得了性能記錄。MLPerf 是業(yè)界獨(dú)立的基準(zhǔn)測(cè)試聯(lián)盟，用于衡量硬件、軟件和服務(wù)的 AI 性能。對(duì)于數(shù)據(jù)中心和邊緣計(jì)算系統(tǒng)，英偉達(dá)在第二輪 MLPerf 評(píng)分中是所有六個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域的性能領(lǐng)先者。

MLPerf 聯(lián)盟發(fā)布了 MLPerf Inference v0.7 的結(jié)果，這是其機(jī)器學(xué)習(xí)推理性能基準(zhǔn)套件的第二輪提交，該套件中的應(yīng)用程序數(shù)量翻了一番。它還引入了新的 MLPerf Mobile 基準(zhǔn)。由 Arm、谷歌、英特爾、聯(lián)發(fā)科、高通和三星電子領(lǐng)導(dǎo)的 MLPerf Mobile 工作組選擇了四個(gè)新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試，并開(kāi)發(fā)了一款智能手機(jī)應(yīng)用程序。

MLPerf 還增加了針對(duì)數(shù)據(jù)中心和邊緣系統(tǒng)的額外測(cè)試，超越了最初的兩個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)測(cè)試，包括 AI 的四個(gè)新領(lǐng)域：推薦系統(tǒng)、自然語(yǔ)言理解 (NLP)、語(yǔ)音識(shí)別和醫(yī)學(xué)成像，以及圖像分類（ResNet-50）和對(duì)象檢測(cè)（低分辨率和高分辨率）。四個(gè)新的 AI 推理基準(zhǔn)是深度學(xué)習(xí)推薦模型 (DLRM)、變壓器的雙向編碼器表示 (BERT)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換器 (RNN-T) 和 3D U-Net。

Nvidia Accelerated Computing 產(chǎn)品管理高級(jí)總監(jiān) Paresh Kharya 表示，這是第二輪 MLPerf AI 推理測(cè)試，出于一些原因，人們熱切期待它。該基準(zhǔn)已經(jīng)發(fā)展到包含新的應(yīng)用領(lǐng)域，總體參與人數(shù)從上一輪的 12 名（MLPerf 0.5 推理）增加到本輪的 23 名（MLPerf 0.7 推理），Nvidia Ampere 在這些測(cè)試中競(jìng)爭(zhēng)第一次，他補(bǔ)充說(shuō)。

“四個(gè)新的應(yīng)用領(lǐng)域是推薦系統(tǒng)，其模型由 Facebook 提供，稱為 DLRM，由 Google 提供的非常重要的 NLP 模型，稱為 RNN-T 的語(yǔ)音識(shí)別模型，最后是稱為 3D 的新醫(yī)學(xué)成像模型用于在 MRI 掃描中識(shí)別腫瘤的 U-Net，”Kharya 說(shuō)。“改進(jìn)后的基準(zhǔn)代表了現(xiàn)代用例，您可以針對(duì)不同的環(huán)境和場(chǎng)景運(yùn)行這些測(cè)試。”

資料來(lái)源：英偉達(dá)（。）

Kharya 解釋說(shuō)，Nvidia 提交了數(shù)據(jù)中心和邊緣應(yīng)用程序，并且有四種不同的場(chǎng)景強(qiáng)調(diào)了這些環(huán)境。

“有離線測(cè)試，這意味著你的存儲(chǔ)中有數(shù)據(jù)，任務(wù)是運(yùn)行盡可能多的推理，”他說(shuō)。“然后你有代表不同用戶訪問(wèn)數(shù)據(jù)中心服務(wù)器的服務(wù)器場(chǎng)景，代表互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序或從云交付的應(yīng)用程序，任務(wù)是對(duì)即將到來(lái)的負(fù)載進(jìn)行盡可能多的推斷。”

他補(bǔ)充說(shuō)，還為數(shù)據(jù)中心和邊緣環(huán)境提交了單流和多流方案。

分?jǐn)?shù)基于系統(tǒng)。Nvidia 表示，使用 Nvidia A100 GPU的商用系統(tǒng)在所有 AI 推理基準(zhǔn)測(cè)試得分中排名第一。此外，Nvidia 的 GPU 在提交的內(nèi)容中占主導(dǎo)地位，Nvidia 和 11 個(gè)合作伙伴提交了超過(guò) 85% 的系統(tǒng)。合作伙伴包括思科、戴爾和富士通。

Nvidia 表示，五年前，只有少數(shù)領(lǐng)先的高科技公司使用 GPU 進(jìn)行推理，而現(xiàn)在人工智能推理平臺(tái)可通過(guò)各行各業(yè)的每個(gè)主要云和數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施提供商獲得。

分?jǐn)?shù)Nvidia 及其合作伙伴基于 Nvidia 的加速平臺(tái)提交了他們的 MLPerf 0.7 結(jié)果，其中包括 Nvidia 數(shù)據(jù)中心 GPU、邊緣 AI 加速器和優(yōu)化軟件。Nvidia A100 采用第三代 Tensor Cores 和多實(shí)例 GPU 技術(shù)，在 ResNet-50 測(cè)試中提高了領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，在上一輪中以 30 倍擊敗僅 CPU 的系統(tǒng)，而 6 倍。

對(duì)于離線和服務(wù)器兩種數(shù)據(jù)中心場(chǎng)景，英偉達(dá)在每次測(cè)試中都大幅領(lǐng)先于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。然而，Kharya 指出，沒(méi)有提交谷歌 TPU，并且許多在推理性能方面提出很多要求的初創(chuàng)公司也沒(méi)有出現(xiàn)在標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試中。

資料來(lái)源：英偉達(dá)（。）

MLPerf Inference 0.7 基準(zhǔn)測(cè)試還表明，在新添加的數(shù)據(jù)中心推理推薦器測(cè)試中，A100 的性能優(yōu)于 CPU 高達(dá) 237 倍。Nvidia表示，這意味著單個(gè)Nvidia DGX A100 系統(tǒng)可以提供與 1,000 個(gè)雙插槽 CPU 服務(wù)器相同的性能，從而在將 AI 推薦模型從研究到生產(chǎn)過(guò)程中為客戶提供成本效益。

同樣，在有單流和多流測(cè)試的邊緣場(chǎng)景中，Nvidia 提交了其 T4 和 A100 PCIe GPU 以及 Jetson Xavier SoC。基準(zhǔn)測(cè)試顯示，在相同的測(cè)試中， Nvidia T4 Tensor Core GPU比 CPU 高出 28 倍，其Nvidia Jetson AGX Xavier是基于 SoC 的邊緣設(shè)備中的性能領(lǐng)導(dǎo)者。

“Nvidia Jetson Xavier 是一款 30-W SoC 芯片，我們的 GPU 在各自類別的不同測(cè)試中都大大優(yōu)于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，”Kharya 說(shuō)。（見(jiàn)下表。）

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Kharya 說(shuō)，從研究到生產(chǎn)，性能突破對(duì)于人工智能的采用至關(guān)重要。“人工智能已經(jīng)取得了人類編寫的軟件無(wú)法取得的成果。人工智能具有很強(qiáng)的可擴(kuò)展性。更大、更復(fù)雜的模型創(chuàng)造出更強(qiáng)大的人工智能和更準(zhǔn)確的人工智能，它可以執(zhí)行許多不同的任務(wù)。”

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然而，也存在挑戰(zhàn)，他說(shuō)。“人工智能越準(zhǔn)確，訓(xùn)練和推理就越復(fù)雜。在過(guò)去五年中，模型的復(fù)雜性增長(zhǎng)了 30,000 倍。當(dāng)這些精確模型部署在實(shí)際應(yīng)用中時(shí)，您需要極高的推理性能才能使這些應(yīng)用成為可能，因此每天進(jìn)行的數(shù)百萬(wàn)次醫(yī)學(xué)掃描可以實(shí)時(shí)準(zhǔn)確診斷疾病，或數(shù)億次從客戶支持到用戶搜索和查找信息，對(duì)話式 AI 交互的感覺(jué)自然而然。

“而且高度相關(guān)的內(nèi)容和產(chǎn)品推薦現(xiàn)在可以個(gè)性化并交付給用戶，”Kharya 補(bǔ)充道。

英偉達(dá)在 CPU 方面的領(lǐng)先地位有所提高，在基本計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型 (ResNet-50) 上從大約 6 倍增加到 30 倍，而在本輪新增的高級(jí)推薦系統(tǒng)模型上，英偉達(dá) A100 的速度提高了 237 倍Kharya 說(shuō)，比 Cooper Lake CPU。

他聲稱，這意味著單個(gè) DGX A100 在推薦系統(tǒng)上提供與 1,000 個(gè) CPU 服務(wù)器相同的性能。“MLPerf 的最新結(jié)果確實(shí)很好地證明了我們?nèi)绾卫^續(xù)擴(kuò)大我們的性能領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，并最終為我們的客戶提供不斷增加的價(jià)值，并使從研究到生產(chǎn)的全新 AI 應(yīng)用范圍成為可能。”

雖然 GPU 架構(gòu)是英偉達(dá) AI 平臺(tái)的基礎(chǔ)，但它也需要高度優(yōu)化的軟件堆棧。對(duì)于推理，Nvidia 將其分為四個(gè)關(guān)鍵步驟：預(yù)訓(xùn)練的 AI 模型（可通過(guò) Nvidia 的NGC中心獲得 GPU 加速軟件）、優(yōu)化模型的遷移學(xué)習(xí)工具包、具有 2,000 多項(xiàng)優(yōu)化的Nvidia TensorRT推理優(yōu)化器和Nvidia運(yùn)行模型和應(yīng)用程序的Triton 推理服務(wù)軟件。

資料來(lái)源：英偉達(dá)（。）

該公司還為關(guān)鍵應(yīng)用領(lǐng)域提供端到端的應(yīng)用框架。它們包括 CLARA（醫(yī)療保健）、DRIVE（自動(dòng)駕駛汽車）、JARVIS（對(duì)話式人工智能）、ISAAC（機(jī)器人）、MERLIN（推薦系統(tǒng)）和 METROPOLIS（智能城市）。

Nvidia 還聲稱，其 GPU 在公共云中提供的 AI 推理能力比 CPU 更多。據(jù)該公司稱，英偉達(dá) GPU 上的總云 AI 推理計(jì)算能力每?jī)赡暝鲩L(zhǎng)大約 10 倍。應(yīng)用范圍從自主無(wú)人機(jī)和送貨機(jī)器人到倉(cāng)庫(kù)和光學(xué)檢測(cè)。

審核編輯 黃昊宇”