機器學習記錄：NVIDIA再次打破MLPerf基準測試的性能記錄

由人工智能專家和計算機公司組成的聯(lián)盟MLPerf發(fā)布了一組新的機器學習記錄。這些記錄是在一系列衡量推理速度的基準上設定的：一個已經(jīng)訓練過的神經(jīng)網(wǎng)絡能多快地用新數(shù)據(jù)完成任務。手機和平板電腦的基準測試首次受到質疑。據(jù)MLPerf母公司執(zhí)行董事David Kanter透露，一款可下載的應用程序正在研制中，它將允許任何人測試自己智能手機或平板電腦的人工智能能力。

MLPerf的目標是提供一個公平和直接的方法來比較人工智能系統(tǒng)。包括戴爾、英特爾和英偉達在內的23家機構共提交了1200份調查結果，這些結果經(jīng)過了同行評審，并接受了隨機的第三方審計。（谷歌在這一輪明顯缺席。）正如去年夏天發(fā)布的培訓人工智能的MLPerf記錄一樣，Nvidia是主導力量，在數(shù)據(jù)中心和邊緣計算系統(tǒng)的所有六個類別中都超過了競爭對手。包括思科（Cisco）和富士通（Fujitsu）等合作伙伴提交的報告，該公司的數(shù)據(jù)顯示，共有1029份報告使用了Nvidia芯片，占edge和數(shù)據(jù)中心類別總數(shù)的85%。

“Nvidia在每項測試中都表現(xiàn)出色，”Nvidia加速計算產(chǎn)品管理高級總監(jiān)Paresh Kharaya說。Nvidia的A100 GPU為其在數(shù)據(jù)中心領域的勝利提供了動力，而其Xavier則是GPU制造商在邊緣計算領域取得勝利的幕后推手。根據(jù)Kharaya的說法，在新的MLPerf基準之一深度學習推薦模型（Deep Learning Recommendation Mode，DLRM）中，一個DGX A100系統(tǒng)相當于1000個基于CPU的服務器。

今年引入了四個新的推斷基準，加上上一輪遺留下來的兩個：

BERT，是一個由Google貢獻的自然語言處理人工智能。給出一個問題輸入，BERT預測一個合適的答案。

DLRM，是一個經(jīng)過訓練優(yōu)化點擊率的推薦系統(tǒng)。它用于推薦網(wǎng)上購物的商品，并對搜索結果和社交媒體內容進行排名。Facebook是DLRM代碼的主要貢獻者。

3D U-Net，在醫(yī)學成像系統(tǒng)中被用來判斷MRI掃描中哪些3D體素是腫瘤的一部分，哪些是健康組織。它是根據(jù)腦瘤數(shù)據(jù)集訓練的。

RNN-T，是一種用于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡傳感器的語音識別模型。給定一個語音輸入序列，它預測相應的文本。

除了這些新指標之外，MLPerf還為移動設備制定了第一套基準測試，這些基準用于測試聯(lián)發(fā)科（MediaTek）、高通（Qualcomm）和三星（Samsung）的智能手機和平板電腦平臺，以及英特爾（Intel）的筆記本電腦。新的基準包括：

MobileNetEdgeTPU，一個圖像分類基準，被認為是計算機視覺中最普遍的任務。它代表了一個照片應用程序如何能夠識別出你或你朋友的臉。

SSD-MobileNetV2，用于MobileNetV2的單次多盒檢測，經(jīng)過訓練可在300x300分辨率的輸入幀中檢測80種不同的對象類別。在視頻中實時跟蹤和識別物體。

DeepLabv3+MobileNetV2，這是用來理解虛擬現(xiàn)實和導航等場景的，它在計算攝影應用程序中扮演著重要角色。

MobileBERT，是自然語言處理BERT模型的一個更大的移動優(yōu)化變體，它針對問題回答進行了微調。給定一個問題輸入，MobileBERT生成一個答案。

Image: NVIDIANvidia’s A100 swept the board in AI inferencing tasks where the data was available all at once (offline) or delivered as it would be in online (server).

Kanter稱，這些基準測試是在一個專門構建的應用程序上運行的，每個人都應該在幾個月內就可以使用。

近日公布的結果被稱為0.7版本，目前該組織仍在加大力度完善內容。1.0版本可能在2021年完成。

責任編輯：xj

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