Tensor Core GPU在每一項MLPerf基準測試結(jié)果中均實現(xiàn)最佳表現(xiàn)；用戶可通過NGC使用加速堆棧。
在最新公布的業(yè)內(nèi)首套人工智能基準測試中，NVIDIA創(chuàng)下6項人工智能性能記錄。
在谷歌、英特爾、百度、NVIDIA及其他數(shù)十家科技行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)的支持下，新型基準測試套件MLPerf可測定一系列深度學習工作負載。該套件涵蓋了計算機視覺、語言翻譯、個性化推薦以及強化學習任務(wù)等領(lǐng)域，旨在成為業(yè)內(nèi)首個客觀的人工智能基準測試套件。
最佳性能表現(xiàn)
NVIDIA在其提交的 6個 MLPerf 基準測試結(jié)果中均取得了最佳表現(xiàn)。這些測試涵蓋了多種工作負載和基礎(chǔ)架構(gòu)規(guī)模 – 從單節(jié)點上的16顆GPU到跨80節(jié)點上的多達640顆GPU。
這些測試分為6大類別，分別為圖像分類、對象實例分割、目標檢測、臨時翻譯、復發(fā)性翻譯與推薦系統(tǒng)。NVIDIA并未提交第7類別，即強化學習的基準測試，原因是該類別尚未充分利用到GPU加速。
NVIDIA在語言翻譯測試類別中表現(xiàn)突出
NVIDIA在語言翻譯這一關(guān)鍵基準測試類別中表現(xiàn)尤為出色，僅需 6.2 分鐘即完成了 Transformer 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練。關(guān)于NVIDIA參與的6項基準測試結(jié)果的更多信息，請訪問NVIDIA 開發(fā)者新聞中心 。
NVIDIA工程師利用NVIDIA DGX系統(tǒng)實現(xiàn)了這些測試結(jié)果。該系統(tǒng)包括全球最強大的人工智能系統(tǒng)NVIDIA DGX-2，搭載了16顆完全連接的V100 Tensor Core GPU。
唯一一家參與多達6項基準測試的科技公司
NVIDIA是唯一一家參與多達6項基準測試的科技公司，充分展現(xiàn)出V100 Tensor Core GPU在部署人工智能工作負載方面的通用性。
NVIDIA副總裁兼加速計算總經(jīng)理Ian Buck表示：“全新基準MLPerf展示了NVIDIA Tensor Core GPU非凡的性能與通用性。我們的Tensor Core GPU擁有高性價比，且可通過各地的云服務(wù)提供商及電腦制造商實現(xiàn)供貨，進而幫助世界各地的開發(fā)人員在開發(fā)過程中的每一個階段推進人工智能的應用。”
一流的人工智能計算需要“全棧式”創(chuàng)新
要想在復雜多樣的計算工作負載中實現(xiàn)優(yōu)異性能，不僅僅需要出色的芯片。加速計算也不單單與加速器有關(guān)，還需要實現(xiàn)全堆棧創(chuàng)新。
NVIDIA堆棧包括NVIDIA Tensor Cores、NVLink、NVSwitch、DGX系統(tǒng)、CUDA、cuDNN、NCCL、經(jīng)過優(yōu)化的深度學習框架容器以及NVIDIA軟件開發(fā)套件。
超高易用性
NVIDIA的人工智能平臺是最便捷且高性價比的選擇。Tensor Core GPU可通過各地的云服務(wù)提供商及電腦制造商實現(xiàn)供貨。
高性價比的選擇
借助售價僅為2,500美元的超強桌面級GPU - NVIDIA TITAN RTX，用戶在桌面上也可實現(xiàn)相同的Tensor Core GPU強大功能。如果按照3年使用期來計算，該GPU每小時的費用僅相當于幾美分。
通過NVIDIA GPU Cloud (NGC) 云容器注冊，用戶可持續(xù)更新這些軟件的加速堆棧。
NVIDIA創(chuàng)紀錄的平臺現(xiàn)可通過NGC下載
用于實現(xiàn)NVIDIA業(yè)界領(lǐng)先的MLPerf性能的軟件創(chuàng)新與優(yōu)化，現(xiàn)可通過我們最新的NGC深度學習容器免費獲取。如需下載，請訪問NGC 容器注冊。
此容器包含經(jīng)過NVIDIA優(yōu)化的完整軟件堆棧及頂級人工智能框架。18.11版本NGC深度學習容器包含了用于實現(xiàn)我們MLPerf基準測試結(jié)果的詳細軟件。
開發(fā)人員可將這些軟件用于任意地點以及各大開發(fā)階段：
· 對于桌面數(shù)據(jù)科學家：此容器支持利用NVIDIA TITAN RTX GPU開展前沿研究。
· 對于工作組：此容器同樣可運行于NVIDIA DGX Station。
· 對于企業(yè)：利用來自阿里云、AWS、百度云、谷歌云、IBM云、Microsoft Azure、Oracle Cloud Infrastructure以及騰訊云的NVIDIA GPU加速實例，此容器可加快將人工智能用于其云端數(shù)據(jù)。
· 對于正在構(gòu)建內(nèi)部人工智能基礎(chǔ)架構(gòu)的各組織：來自Atos、思科、Cray、Dell EMC、HP、HPE、浪潮、聯(lián)想、中科曙光以及Supermicro的NVIDIA DGX系統(tǒng)與NGC-Ready系統(tǒng)可讓人工智能投入使用。
如果您計劃開展自己的人工智能項目，或者參與MLPerf基準測試，請通過NGC 容器注冊下載容器。
關(guān)于NVIDIA
NVIDIA（納斯達克股票代碼：NVDA）在1999年發(fā)明的GPU激發(fā)了PC游戲市場的增長，重新定義了現(xiàn)代計算機顯卡，并且對并行計算進行了革新。最近，通過將GPU作為可以感知和理解世界的計算機、機器人乃至自動駕駛汽車的大腦，GPU深度學習再度點燃了全新的計算時代——現(xiàn)代人工智能。
