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AI 推理競賽白熱化

雖然 Nvidia GPU 在 AI 訓(xùn)練中的主導(dǎo)地位仍然是無可爭議的，但我們可能會看到早期跡象，表明在 AI 推理方面，這家科技巨頭的競爭正在加劇，尤其是在能效方面。然而，Nvidia 新 Blackwell 芯片的純粹性能可能很難被擊敗。今天早上，ML Commons 發(fā)布了其最新的 AI 推理競賽 ML Perf Inference v4.1 的結(jié)果。本輪融資包括使用 AMD Instinct 加速器
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去年英偉達為了適應(yīng)美國政府對尖端人工智能（AI）芯片新的出口管制，推出中國特供版的H20計算卡，基于Hopper架構(gòu)打造，取代了以往銷售的A800和H800。雖然性能有不小的下降，但是可以滿足部分客戶的使用需求，而英偉達也獲得了更多的收益。至于H20和全球范圍內(nèi)熱賣的H100之間規(guī)格有多大差異，具體性能差多少，英偉達并沒有透露。據(jù)Wccftech報道，H20現(xiàn)身Geekbench 6數(shù)據(jù)庫，顯示其配備了78組SM。搭載GH100芯片完整的配置為144組SM，不過實際的H100產(chǎn)品中沒有全部打開，其
關(guān)鍵字：英偉達 H20 基準(zhǔn)測試內(nèi)核性能

從復(fù)雜的算法交易和交易前風(fēng)險評估到實時市場數(shù)據(jù)傳輸，當(dāng)今領(lǐng)先的交易公司、做市商、對沖基金、經(jīng)紀(jì)商和交易所都在不斷追求最低時延的交易執(zhí)行，以獲得競爭優(yōu)勢。AMD與全球領(lǐng)先的高級交易和執(zhí)行系統(tǒng)提供商Exegy合作，取得了創(chuàng)世界紀(jì)錄的STAC-T0基準(zhǔn)測試結(jié)果，實現(xiàn)了最低 13.9 納秒 ( ns ) 的交易執(zhí)行操作時延。相比此前的記錄，這一結(jié)果可令 tick-to-trade 時延至多降低 49%，是迄今為止發(fā)布的最快 STAC-T0 基準(zhǔn)測試結(jié)果1。此前的最高速度記錄為 24.2 納秒，同樣來自采用 AMD
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多年來，英偉達在許多機器學(xué)習(xí)基準(zhǔn)測試中占據(jù)主導(dǎo)地位，現(xiàn)在它又多了兩個檔次。MLPerf，有時被稱為“機器學(xué)習(xí)的奧林匹克”的人工智能基準(zhǔn)測試套件，已經(jīng)發(fā)布了一套新的訓(xùn)練測試，以幫助在競爭計算機系統(tǒng)之間進行更多更好的同類比較。MLPerf 的一項新測試涉及對大型語言模型的微調(diào)，該過程采用現(xiàn)有的訓(xùn)練模型，并用專業(yè)知識對其進行更多訓(xùn)練，使其適合特定目的。另一個是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一種機器學(xué)習(xí)，一些文獻數(shù)據(jù)庫背后的一種機器學(xué)習(xí)，金融系統(tǒng)中的欺詐檢測，以及社交網(wǎng)絡(luò)。即使使用谷歌和英特爾的人工智能加速器的計算機增加和參與，由
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●? ?大量模擬數(shù)百個人工智能加速器●? ?深度評估網(wǎng)絡(luò)性能和可擴展性并加快上市時間，且成本低于現(xiàn)有的解決方案●? ?準(zhǔn)確還原人工智能和機器學(xué)習(xí)工作負載的真實網(wǎng)絡(luò)行為，具備高仿真度且可重復(fù)驗證是德科技的AI數(shù)據(jù)中心測試平臺為網(wǎng)絡(luò)工程師提供了一個精確模擬AI負載的新選擇。通過比較使用是德科技硬件負載設(shè)備的測試結(jié)果和基于真實AI加速器的測試結(jié)果評估網(wǎng)絡(luò)性能是德科技近日宣布，針對人工智能（AI）和機器學(xué)習(xí)（ML）基礎(chǔ)設(shè)施生態(tài)系統(tǒng)，推出了 AI數(shù)據(jù)中心測
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現(xiàn)有移動基準(zhǔn)測試的關(guān)聯(lián)性和準(zhǔn)確性在過去幾個月里飽受詬病。從人造基準(zhǔn)程序被曝光且測試結(jié)果漏洞百出，到某研 ...
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　　香港科技大學(xué)計算機科學(xué)及工程學(xué)系于第十一屆中國國際高新技術(shù)成果交易會中展示射頻識別技術(shù)基準(zhǔn)測試方法學(xué)的研究，并與商界交流及分享研究成果。　　射頻識別技術(shù)基準(zhǔn)測試方法學(xué)的研究范疇廣泛，而「多天線多標(biāo)簽」測試研究則為其中一個應(yīng)用范圍，亦是該系在今屆交易會中所展示的主要項目。于展會期間，研究人員向在場參觀的廠商、學(xué)術(shù)界人士講解研究項目的目標(biāo)及研究過程，并分享研究測試中所遇的挑戰(zhàn)和所得的成果。研究小組期望把項目的研究結(jié)果和心得跟業(yè)界交流，以協(xié)助商界解決在應(yīng)用射頻識別技術(shù)上的問題，藉以鼓勵不同的業(yè)界使用射頻
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測試響應(yīng)：基準(zhǔn)測試能有效地比較能量效率嗎？　工具和基準(zhǔn)開始紛紛出臺，試圖解決如何比較兩個處理器功率和能量效率的問題?！　∫c　　功率基準(zhǔn)測量的是完成一項任務(wù)的能量，而不是能耗率?！　∧芰啃手饾u成為區(qū)分兩個類似處理器的一種更重要的因素。　　功率基準(zhǔn)測試必須使能耗與“足夠好”的性能處理有效點均衡。　　現(xiàn)在還不太清楚如何能公正地采用一種一致的方法測量能量效率?！　∮脕肀容^兩種可供選擇的處理器的相對性能的基準(zhǔn)，嚴(yán)格說來是提高設(shè)計生產(chǎn)率的工具?；鶞?zhǔn)測試本身并不能使技術(shù)難題得以解決，但卻能縮短開發(fā)人員為某個項目挑選
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