首页NVIDIA主导AI基准，但英特尔提供了激烈的竞争
周二由行业联盟MLCommons发布的最新一轮神经网络训练速度基准测试再次将Nvidia评为MLPerf测试中所有类别的顶尖表现者。由于主要竞争对手如Google、Graphcore和Advanced Micro Devices未参加本轮测试，Nvidia的胜利是全面且无人挑战的。
然而，Intel的Habana部门凭借其Guadi2芯片表现出色，显示出竞争优势。Intel大胆承诺将在今年秋季超越Nvidia的旗舰H100 GPU。
MLPerf训练版本3.0基准测试关注于调整神经网络“权重”或参数以达到特定任务设定精度水平所需的时间，这一过程被称为“训练”。该测试版本涵盖八项不同任务，测量通过多次实验优化神经网络所需的持续时间。这是神经网络性能的一个方面，另一个方面是“推理”，即训练好的网络对新数据进行预测。推理性能由MLCommons单独评估。
除了基于服务器的训练，MLCommons还推出了MLPerf Tiny版本1.1基准测试，评估超低功耗设备上进行预测的性能。
Nvidia在所有八项测试中均名列前茅，实现了最快的训练时间。本次引入了两项新任务，包括一项针对OpenAI的GPT-3大型语言模型（LLM）的任务。由于ChatGPT的流行，生成式AI的热潮使其成为焦点。Nvidia与CoreWeave合作，在GPT-3任务中领先，使用了配备896个Intel Xeon处理器和3,584个Nvidia H100 GPU的系统。该系统基于Nvidia的NeMO框架，使用Colossal Cleaned Common Crawl数据集，仅用不到11分钟完成训练。测试使用的是拥有1750亿参数的“大型”GPT-3版本，仅限于完整训练集的0.4%，以保持运行时间可控。
另一个新增内容是推荐引擎测试的扩展版本，现使用更大的四太字节数据集Criteo 4TB multi-hot，替换了过时的一太字节数据集。MLCommons指出，生产推荐模型在规模、计算能力和内存操作方面的规模不断增加。
AI芯片领域的唯一其他竞争者是Intel的Habana，其使用Gaudi2加速器提交了五项结果，SuperMicro也使用同一芯片提交了一项。这些提交覆盖了八项任务中的四项，但与Nvidia的最佳系统相比明显落后。例如，在BERT Wikipedia测试中，Habana排名第五，用时两分钟，而Nvidia-CoreWeave使用3072个GPU的系统仅用8秒。
然而，Intel的AI产品负责人Jordan Plawner在接受ZDNET采访时强调，对于相似规模的系统，Habana与Nvidia的性能差距对许多企业可能并非关键。他指出，一个配备两个Intel Xeon处理器的8设备Habana系统在BERT Wikipedia任务中仅用14分钟多一点完成，超越了许多使用更多Nvidia A100 GPU的提交。
Plawner强调了Gaudi2的成本效益，其价格与Nvidia的A100相当，但提供更好的训练性价比。他还提到，Nvidia在提交中使用FP-8数据格式，而Habana使用精度更高的BF-16格式，尽管这略微减慢了训练速度。Plawner预计今年晚些时候切换到FP-8将提升Gaudi2的性能，有望超越Nvidia的H100。
他强调需要Nvidia的替代品，尤其是鉴于Nvidia GPU当前的供应限制。客户因延误感到沮丧，越来越愿意接受Gaudi2等替代方案，这可能使他们无需等待Nvidia的部件即可推出服务。
作为全球第二大芯片制造商，仅次于台湾积体电路制造公司，Intel在控制供应链方面具有战略优势。Plawner暗示Intel计划构建一个数千个Gaudi2的集群，表明在未来的MLPerf测试中可能成为强有力的竞争者。
这是连续第二个季度没有其他芯片制造商挑战Nvidia在训练测试中的领先地位。一年前，Google凭借其TPU与Nvidia并列榜首，但本轮测试中Google和Graphcore均未参加，专注于其业务而非基准测试竞争。
MLCommons主任David Kanter表达了对更多参与者的期望，指出更广泛的参与有益于行业。Google和AMD未回应关于本轮缺席的询问。有趣的是，虽然AMD的CPU用于竞争系统中，但所有获胜的Nvidia系统均使用了Intel Xeon CPU，标志着Intel的Sapphire Rapids发布后相较于去年AMD EPYC处理器的主导地位发生了转变。
尽管一些大公司未参与，MLPerf测试仍持续吸引新进入者，包括CoreWeave、IEI和Quanta Cloud Technology，显示出AI芯片性能领域持续的兴趣和竞争。
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评论 (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! 🚀
周二由行业联盟MLCommons发布的最新一轮神经网络训练速度基准测试再次将Nvidia评为MLPerf测试中所有类别的顶尖表现者。由于主要竞争对手如Google、Graphcore和Advanced Micro Devices未参加本轮测试，Nvidia的胜利是全面且无人挑战的。
然而，Intel的Habana部门凭借其Guadi2芯片表现出色，显示出竞争优势。Intel大胆承诺将在今年秋季超越Nvidia的旗舰H100 GPU。
MLPerf训练版本3.0基准测试关注于调整神经网络“权重”或参数以达到特定任务设定精度水平所需的时间，这一过程被称为“训练”。该测试版本涵盖八项不同任务，测量通过多次实验优化神经网络所需的持续时间。这是神经网络性能的一个方面，另一个方面是“推理”，即训练好的网络对新数据进行预测。推理性能由MLCommons单独评估。
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AI芯片领域的唯一其他竞争者是Intel的Habana，其使用Gaudi2加速器提交了五项结果，SuperMicro也使用同一芯片提交了一项。这些提交覆盖了八项任务中的四项，但与Nvidia的最佳系统相比明显落后。例如，在BERT Wikipedia测试中，Habana排名第五，用时两分钟，而Nvidia-CoreWeave使用3072个GPU的系统仅用8秒。
然而，Intel的AI产品负责人Jordan Plawner在接受ZDNET采访时强调，对于相似规模的系统，Habana与Nvidia的性能差距对许多企业可能并非关键。他指出，一个配备两个Intel Xeon处理器的8设备Habana系统在BERT Wikipedia任务中仅用14分钟多一点完成，超越了许多使用更多Nvidia A100 GPU的提交。
Plawner强调了Gaudi2的成本效益，其价格与Nvidia的A100相当，但提供更好的训练性价比。他还提到，Nvidia在提交中使用FP-8数据格式，而Habana使用精度更高的BF-16格式，尽管这略微减慢了训练速度。Plawner预计今年晚些时候切换到FP-8将提升Gaudi2的性能，有望超越Nvidia的H100。
他强调需要Nvidia的替代品，尤其是鉴于Nvidia GPU当前的供应限制。客户因延误感到沮丧，越来越愿意接受Gaudi2等替代方案，这可能使他们无需等待Nvidia的部件即可推出服务。
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这是连续第二个季度没有其他芯片制造商挑战Nvidia在训练测试中的领先地位。一年前，Google凭借其TPU与Nvidia并列榜首，但本轮测试中Google和Graphcore均未参加，专注于其业务而非基准测试竞争。
MLCommons主任David Kanter表达了对更多参与者的期望，指出更广泛的参与有益于行业。Google和AMD未回应关于本轮缺席的询问。有趣的是，虽然AMD的CPU用于竞争系统中，但所有获胜的Nvidia系统均使用了Intel Xeon CPU，标志着Intel的Sapphire Rapids发布后相较于去年AMD EPYC处理器的主导地位发生了转变。
尽管一些大公司未参与，MLPerf测试仍持续吸引新进入者，包括CoreWeave、IEI和Quanta Cloud Technology，显示出AI芯片性能领域持续的兴趣和竞争。
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