首頁NVIDIA主導AI基準，但英特爾提供了激烈的競爭
最新一輪的神经网络訓練速度基準測試，由業界聯盟MLCommons於週二發布，再次將Nvidia評為MLPerf測試中所有類別的頂尖表現者。由於主要競爭對手如Google、Graphcore和Advanced Micro Devices未參與本輪測試，Nvidia的勝利是全面且無可爭議的。
然而，Intel的Habana部門憑藉其Guadi2晶片表現出色，顯示出競爭優勢。Intel大膽承諾在今年秋季超越Nvidia的旗艦H100 GPU。
MLPerf訓練版本3.0基準測試專注於調整神经网络的「權重」或參數以達到特定任務的設定精度所需的時間，這一過程被稱為「訓練」。此版本測試涵蓋八項不同任務，測量通過多次實驗優化神经网络所需的時間。這是神经网络性能的一個面向，另一個面向是「推論」，即訓練好的网络對新數據進行預測。推論性能由MLCommons單獨評估。
除了基於伺服器的訓練外，MLCommons還推出了MLPerf Tiny版本1.1基準測試，評估超低功耗設備在進行預測時的性能。
Nvidia在所有八項測試中領先，實現了最快的訓練時間。本輪引入了兩項新任務，包括針對OpenAI的GPT-3大型語言模型（LLM）的任務。由於ChatGPT的流行，生成式AI的熱潮使其成為焦點。Nvidia與CoreWeave合作，在GPT-3任務中領先，使用了一個配備896個Intel Xeon處理器和3,584個Nvidia H100 GPU的系統。此系統基於Nvidia的NeMO框架，使用Colossal Cleaned Common Crawl數據集進行訓練，僅需不到十一分鐘。測試使用了具有1750億參數的「大型」GPT-3版本，僅限於完整訓練集的0.4％，以保持運行時間可控。
另一項新增內容是推薦引擎測試的擴展版本，現在使用更大的四兆位元組數據集Criteo 4TB multi-hot，取代了舊的一兆位元組數據集。MLCommons指出，生產推薦模型在規模、計算能力和記憶體操作方面的規模正在增加。
AI晶片領域的唯一其他競爭者是Intel的Habana，其提交了五項使用Gaudi2加速器的測試項目，以及一項來自SuperMicro的同款晶片測試。這些項目涵蓋了八項任務中的四項，但與Nvidia的最佳系統相比仍有顯著差距。例如，在BERT Wikipedia測試中，Habana排名第五，用時兩分鐘，而Nvidia-CoreWeave的3,072 GPU配置僅用八秒。
然而，Intel的AI產品負責人Jordan Plawner在接受ZDNET採訪時強調，對於相似規模的系統，Habana與Nvidia的性能差距對許多企業來說可能並不關鍵。他指出，一個配備兩個Intel Xeon處理器的8設備Habana系統在BERT Wikipedia任務中僅用14分多鐘完成，超越了許多使用更多Nvidia A100 GPU的提交項目。
Plawner強調Gaudi2的成本效益，其價格與Nvidia的A100相當，但提供更好的訓練性價比。他還提到，Nvidia在其提交中使用FP-8數據格式，而Habana使用精度更高的BF-16格式，儘管後者訓練速度略慢。Plawner預計今年稍後改用FP-8將提升Gaudi2的性能，可能超越Nvidia的H100。
他強調需要Nvidia的替代方案，特別是在當前Nvidia GPU供應受限的情況下。客戶因延遲感到沮喪，越來越願意接受Gaudi2等替代方案，這可能使他們無需等待Nvidia的零件即可推出服務。
作為僅次於台積電的全球第二大晶片製造商，Intel在控制供應鏈方面具有戰略優勢。Plawner暗示Intel計劃打造一個數千個Gaudi2的集群，顯示在未來MLPerf測試中可能成為強有力的競爭者。
這是連續第二個季度，沒有其他晶片製造商挑戰Nvidia在訓練測試中的領先地位。一年前，Google憑藉其TPU與Nvidia並列榜首，但本輪Google和Graphcore均未參與，專注於其業務而非基準測試競爭。
MLCommons主任David Kanter表示希望有更多參與者，指出更廣泛的參與對業界有益。Google和AMD未回應有關其缺席本輪測試的詢問。有趣的是，雖然AMD的CPU用於競爭系統中，但所有獲勝的Nvidia配置均使用Intel Xeon CPU，顯示出與去年AMD EPYC處理器主導地位不同的轉變，隨著Intel的Sapphire Rapids發布。
儘管一些大廠未參與，MLPerf測試仍吸引了新參與者，包括CoreWeave、IEI和Quanta Cloud Technology，顯示AI晶片性能領域的持續興趣和競爭。
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評論 (11)
0/500
![HarrySmith]()
Intel stepping up to Nvidia's AI game is wild! 🤯 It's like the underdog finally landing some solid punches. Curious to see how this shakes up the market!
![HenryJackson]()
NvidiaのAIベンチマークでの支配力は印象的ですが、Intelの競争が物事を面白くしています。私はプロジェクトにNvidiaのツールを使っていますが、速いです。しかし、Intelの提供するものにも興味があります。もっと詳細な比較があればいいのにと思います。同じように感じる人はいますか？🤔
![BruceSmith]()
El dominio de Nvidia en los benchmarks de IA es impresionante, pero la competencia de Intel mantiene las cosas emocionantes. He estado usando las herramientas de Nvidia para mis proyectos, y son rápidas, pero las ofertas de Intel son intrigantes. Ojalá hubiera más comparaciones detalladas, sin embargo. ¿Alguien más siente lo mismo? 🤔
![AlbertDavis]()
Nvidia's dominance in AI benchmarks is impressive, but Intel's competition keeps things interesting! I've been using Nvidia's tech for my projects, and it's super fast. Intel's not far behind though, which is great for us users. Keep pushing the limits, guys! 🚀
![ThomasYoung]()
A dominância da Nvidia nos benchmarks de IA é impressionante, mas a competição da Intel está mantendo as coisas emocionantes. Estou usando as ferramentas da Nvidia para meus projetos, e elas são rápidas, mas as ofertas da Intel são intrigantes. Gostaria que houvesse comparações mais detalhadas, no entanto. Alguém mais sente o mesmo? 🤔
![WillieJackson]()
La dominancia de Nvidia en los benchmarks de IA es impresionante, pero la competencia de Intel mantiene las cosas interesantes. He estado usando la tecnología de Nvidia para mis proyectos y es súper rápida. Intel no se queda atrás, lo cual es genial para nosotros los usuarios. ¡Sigan empujando los límites, chicos! 🚀
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然而，Intel的AI產品負責人Jordan Plawner在接受ZDNET採訪時強調，對於相似規模的系統，Habana與Nvidia的性能差距對許多企業來說可能並不關鍵。他指出，一個配備兩個Intel Xeon處理器的8設備Habana系統在BERT Wikipedia任務中僅用14分多鐘完成，超越了許多使用更多Nvidia A100 GPU的提交項目。
Plawner強調Gaudi2的成本效益，其價格與Nvidia的A100相當，但提供更好的訓練性價比。他還提到，Nvidia在其提交中使用FP-8數據格式，而Habana使用精度更高的BF-16格式，儘管後者訓練速度略慢。Plawner預計今年稍後改用FP-8將提升Gaudi2的性能，可能超越Nvidia的H100。
他強調需要Nvidia的替代方案，特別是在當前Nvidia GPU供應受限的情況下。客戶因延遲感到沮喪，越來越願意接受Gaudi2等替代方案，這可能使他們無需等待Nvidia的零件即可推出服務。
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這是連續第二個季度，沒有其他晶片製造商挑戰Nvidia在訓練測試中的領先地位。一年前，Google憑藉其TPU與Nvidia並列榜首，但本輪Google和Graphcore均未參與，專注於其業務而非基準測試競爭。
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