`

СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

BEST CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

ИИ-платформы Nvidia A100 задали новые ориентиры производительности в тестах MLPerf

0 
 

ИИ-платформы Nvidia A100 задали новые ориентиры производительности в тестах MLPerf

Корпорация Nvidia сообщила, что её новейшие платформы искусственного интеллекта (ИИ) с рекордными показателями пошли тесты второй версии MLPerf Inference во всех шести прикладных областях для датацентров и систем граничных вычислений.

MLPerf — это отраслевая группа сравнительного тестирования, которая была создана в мае 2018 года и поддерживается такими компаниями, как Amazon.com, Baidu, Facebook, Google, Intel и Microsoft, а также Гарвардским и Стэнфордским университетами. Тесты позволяют установить, насколько быстро различные системы ИИ могут выполнять логический вывод и приходить к заключению на основе полученной ими информации.

По сравнению с первым выпуском MLPerf, в котором было всего два теста на логические заключения (inference) для компьютерного зрения, в новой редакции добавлены тесты для рекомендательных систем, для понимания естественного языка, распознавания речи и медицинской визуализации.

ИИ-платформы Nvidia A100 задали новые ориентиры производительности в тестах MLPerf

Участвовавшие в тестировании ИИ-системы Nvidia базируются на eë новейшем графическом ускорителе A100, выпущенном ранее в этом году. Графический процессор A100 с ядрами Tensor Cores третьего поколения и многоэкземплярный технологией GPU упрочил лидерство Nvidia в тесте классификации изображений ResNet-50: в прошлый раз он обогнал самые передовые центральные процессоры в шесть раз, а в этот раз продемонстрировал 30-кратное преимущество. Кроме того, A100 превзошел соперников в 237 раз в новом рекомендательном тесте для ЦОД.

По утверждению компании, результаты тестирования свидетельствуют, что единственный сервер Nvidia DGX A100 по производительности логических заключений ИИ примерно эквивалентен тысяче двухсокетных серверов на основе процессоров общего назначения.

Ориентированный на граничные приложения экономичный и энергоэффективный Nvidia T4 Tensor Core GPU в той же серии тестов на логические заключения был быстрее CPU в 28 раз. Успевший хорошо себя зарекомендовать Jetson AGX Xavier GPU от Nvidia по-прежнему остаётся лидером по производительности среди периферийных устройств на базе SoC.

В официальном блоге Nvidia сообщила, что клиенты, включая American Express, BMW, Capital One Financial, Domino’s Pizza, Ford Motor, GE Healthcare, Samsung Electronics и Toyota Motor уже ощущают преимущества её A100 GPU и другого оборудования в таких отраслях, как автомобилестроение, облачные сервисы, робототехника, здравоохранение, розничная торговля и финансовые услуги. ИИ-платформы Nvidia были интегрированы с мощнейшими суперкомпьютерами для передовых научных исследований, включая HiPerGator Университета Флориды и четыре новых системы, анонсированные на прошлой неделе в Италии, Чехии, Люксембурге и Словении.

Дізнайтесь більше про мікро-ЦОД EcoStruxure висотою 6U

0 
 

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 

Slack подает жалобу на Microsoft и требует антимонопольного расследования от ЕС

 
Реклама

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT