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    新的AI推理记录:英伟达再次刷新MLPerf记录,财团增加了衡量移动性的基准,中国建材网,cnprofit.com
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    新的AI推理记录:英伟达再次刷新MLPerf记录,财团增加了衡量移动性的基准
    2021年05月10日    阅读量:229    新闻来源:中国建材网 cnprofit.com  |  投稿

    由AI专家和计算公司组成的联盟MLPerf发布了一组新的机器学习记录。


    这些记录是根据一系列基准来衡量的,这些基准可以测量推理的速度:已经训练过的神经网络可以利用新数据完成任务的速度。第一次是针对手机和平板电脑的基准测试中国机械网okmao.com


    据大卫·坎特,MLPerf的上级组织的执行董事,一个可下载的应用程序是在将允许任何人,以测试该作品AI自己的智能手机或平板电脑的功能。


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    MLPerf的目标是提出一种公平直接的方法来比较AI系统。包括Dell,Intel和Nvidia在内的23个组织总共提交了1200个结果,这些结果经过同行评审并接受了随机的第三方审核。(本轮比赛中Google缺席了。)


    与MLPerf于夏季发布的AI培训记录一样,Nvidia是主导力量,在数据中心和边缘计算系统的所有六个类别中都领先于同类产品。据该公司称,包括思科和富士通等合作伙伴提交的资料,使用边缘芯片和数据中心类别的结果为1029个,占边缘和数据中心类别总数的85%。


    “在每次测试中,Nvidia的性能都大幅度提高,” Nvidia加速计算的产品管理高级总监Paresh Kharaya说道。Nvidia的A100 GPU在数据中心类别中赢得了胜利,而其Xavier则落后于GPU制造商的边缘计算胜利。


    根据Kharaya的说法,在新的MLPerf基准之一(深度学习推荐模型(DLRM))中,单个DGX A100系统相当于1000台基于CPU的服务器。


    今年推出了四个新的推理基准,在前一轮的基础上又增加了两个:


    BERT,代表来自Transformers的双向编码器表示法,是Google贡献的一种自然语言处理AI。给定问题输入后,BERT会预测合适的答案。


    DLRM(用于深度学习推荐模型)是一种推荐器系统,经过培训可以优化点击率。它用于推荐用于在线购物的商品,并对搜索结果和社交媒体内容进行排名。


    Facebook是DLRM代码的主要贡献者。

    3D U-Net用于医学成像系统,以判断MRI扫描中哪些3D体素是肿瘤的一部分,哪些是健康组织。它是在脑肿瘤数据集上进行训练的。

    RNN-T,用于递归神经网络换能器,是一种语音识别模型。给定一系列语音输入,它将预测相应的文本。


    除了这些新指标外,MLPerf还为移动设备建立了第一组基准,这些基准用于测试联发科,高通和三星的智能手机和平板电脑平台以及英特尔的笔记本电脑。新的基准测试包括:


    MobileNetEdgeTPU,图像分类基准,被认为是计算机视觉中最普遍的任务。它代表了照片应用程序如何能够识别您或您的朋友的面孔。


    SSD-MobileNetV2(用于使用MobileNetv2进行单发多盒检测)经过培训,可以以300x300的分辨率检测输入帧中的80种不同的对象类别。它通常用于识别和跟踪摄影和实时视频中的人物和物体。


    DeepLabv3 + MobileNetV2:用于了解VR和导航等场景,并在计算摄影应用程序中发挥作用。

     

    MobileBERT是较大的自然语言处理BERT模型的针对移动设备优化的变体,可对其进行微调以解决问题。给定问题输入后,MobileBERT会生成一个答案。


    Nvidia的A100席卷了AI推理任务,可以一次(离线)获得所有数据,也可以像在线(服务器)一样交付这些数据。 


    Nvidia的A100席卷了AI推理任务的董事会,在这些任务中,数据一次全部可用(脱机)或在线(服务器)交付。


    坎特说,这些基准测试是在专用的应用程序上运行的,该应用程序将在数月内提供给所有人。他说:“我们希望人们可以拿出一些东西来购买更新的手机。”


    由于财团仍在增加,本周发布的结果被称为0.7版。1.0版可能会在2021年完成。


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