繼今年早些時(shí)候發(fā)布的訓(xùn)練基準(zhǔn)分?jǐn)?shù)之后，MLPerf 發(fā)布了其推理基準(zhǔn)的第一組基準(zhǔn)分?jǐn)?shù)。

與目前有 5 家公司的 63 份參賽作品的訓(xùn)練輪相比，更多的公司提交了基于 MobileNet、ResNet、Yolo 等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的推理結(jié)果?？偣灿衼碜?14 個(gè)組織的 500 多個(gè)分?jǐn)?shù)進(jìn)行了驗(yàn)證。這包括來自幾家初創(chuàng)公司的數(shù)據(jù)，而一些知名初創(chuàng)公司仍然明顯缺席。

在封閉的部門，其嚴(yán)格的條件可以直接比較系統(tǒng)，結(jié)果顯示性能差異為 5 個(gè)數(shù)量級(jí)，并且在估計(jì)的功耗方面跨越三個(gè)數(shù)量級(jí)。在開放部門中，提交可以使用一系列模型，包括低精度實(shí)現(xiàn)。

Nvidia 在封閉部門的所有類別中都獲得了商用設(shè)備的第一名。其他領(lǐng)先者包括數(shù)據(jù)中心類別的 Habana Labs、谷歌和英特爾，而 Nvidia 在邊緣類別中與英特爾和高通競(jìng)爭。

英偉達(dá)用于數(shù)據(jù)中心推理的 EGX 平臺(tái)（圖片：英偉達(dá)）

Moor Insights and Strategy 分析師 Karl Freund 表示：“Nvidia 是唯一一家擁有生產(chǎn)芯片、軟件、可編程性和人才的公司，可以發(fā)布跨 MLPerf 范圍內(nèi)的基準(zhǔn)測(cè)試，并在幾乎所有類別中獲勝?！?“GPU 的可編程性為未來的 MLPerf 版本提供了獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)……我認(rèn)為這展示了 [Nvidia] 實(shí)力的廣度，以及挑戰(zhàn)者的利基性質(zhì)。但隨著時(shí)間的推移，許多挑戰(zhàn)者會(huì)變得成熟，因此英偉達(dá)需要繼續(xù)在硬件和軟件方面進(jìn)行創(chuàng)新?！?/p>

Nvidia 發(fā)布的圖表顯示了其對(duì)結(jié)果的解釋，在商用設(shè)備的封閉部門的所有四個(gè)場(chǎng)景中，它都位居第一。

這些場(chǎng)景代表不同的用例。離線和服務(wù)器場(chǎng)景用于數(shù)據(jù)中心的推理。離線場(chǎng)景可能代表大量圖片的離線照片標(biāo)記并測(cè)量純吞吐量。服務(wù)器場(chǎng)景代表一個(gè)用例，其中包含來自不同用戶的多個(gè)請(qǐng)求，在不可預(yù)測(cè)的時(shí)間提交請(qǐng)求，并在固定時(shí)間測(cè)量吞吐量。邊緣場(chǎng)景是單流，它對(duì)單個(gè)圖像進(jìn)行推理，例如在手機(jī)應(yīng)用程序中，以及多流，它測(cè)量可以同時(shí)推理多少個(gè)圖像流，用于多攝像頭系統(tǒng)。

公司可以為選定的機(jī)器學(xué)習(xí)模型提交結(jié)果，這些模型在四種場(chǎng)景中的每一種中執(zhí)行圖像分類、對(duì)象檢測(cè)和語言翻譯。

數(shù)據(jù)中心結(jié)果

“從數(shù)據(jù)中心的結(jié)果來看，Nvidia 在服務(wù)器和離線類別的所有五個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試中均名列前茅，”Nvidia 加速計(jì)算產(chǎn)品管理總監(jiān) Paresh Kharya 說?！霸谏逃媒鉀Q方案中，我們的 Turing GPU 的性能優(yōu)于其他所有人?！?/p>

Kharya 強(qiáng)調(diào)了這樣一個(gè)事實(shí)，即英偉達(dá)是唯一一家在數(shù)據(jù)中心類別的所有五個(gè)基準(zhǔn)模型中提交結(jié)果的公司，而對(duì)于服務(wù)器類別（這是更困難的情況），英偉達(dá)的性能相對(duì)于其競(jìng)爭對(duì)手有所提高。

選定的數(shù)據(jù)中心基準(zhǔn)測(cè)試結(jié)果來自封閉部門，在商用設(shè)備類別中處于領(lǐng)先地位。結(jié)果顯示相對(duì)于每個(gè)加速器的 Nvidia 分?jǐn)?shù)。X 代表“未提交結(jié)果”（圖片：Nvidia）

英偉達(dá)在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域最接近的競(jìng)爭對(duì)手是擁有Goya 推理芯片的以色列初創(chuàng)公司 Habana Labs 。

分析師 Karl Freund 表示：“Habana 是唯一一個(gè)全面生產(chǎn)高性能芯片的挑戰(zhàn)者，當(dāng)下一個(gè) MLPerf 套件有望包含功耗數(shù)據(jù)時(shí)，它應(yīng)該會(huì)做得很好。”

Habana Labs 在接受 EETimes 采訪時(shí)指出，基準(zhǔn)分?jǐn)?shù)純粹基于性能——功耗不是衡量標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)用性也不是（例如考慮解決方案是被動(dòng)冷卻還是水冷），成本也不是。

Habana Labs PCIe 卡采用 Goya 推理芯片（圖片：Habana Labs）

Habana 還使用開放分區(qū)來展示其低延遲能力，比封閉分區(qū)進(jìn)一步限制延遲，并為多流場(chǎng)景提交結(jié)果。

邊緣計(jì)算結(jié)果

在邊緣基準(zhǔn)測(cè)試中，Nvidia 贏得了所有四個(gè)在封閉部門提交商用解決方案的類別。高通的 Snapdragon 855 SoC 和英特爾的 Xeon CPU 在單流類別中落后于英偉達(dá)，高通和英特爾都沒有提交更困難的多流場(chǎng)景的結(jié)果。

選定的邊緣基準(zhǔn)測(cè)試結(jié)果來自封閉部門，在商用設(shè)備類別中處于領(lǐng)先地位。結(jié)果顯示相對(duì)于每個(gè)加速器的 Nvidia 分?jǐn)?shù)。X 代表“未提交結(jié)果”（圖片：Nvidia）

“預(yù)覽”系統(tǒng)（尚未商業(yè)化）的結(jié)果將阿里巴巴 T-Head 的含光芯片與英特爾的 Nervana NNP-I、Hailo-8和 Centaur Technologies 的參考設(shè)計(jì)進(jìn)行了對(duì)比。與此同時(shí)，研發(fā)類別的特色是一家隱秘的韓國初創(chuàng)公司 Furiosa AI，對(duì)此我們知之甚少。

MLPerf 網(wǎng)站上提供了最近的推理分?jǐn)?shù)以及早期的訓(xùn)練分?jǐn)?shù)。

審核編輯 黃昊宇