MLPerf

2023年 9月 11日

NVIDIA GH200 Grace Hopper 超級芯片首次亮相，取得領先的 MLPerf 推理 v3.1 結果

人工智能正在改變計算方式，推動AI在全球范圍內的應用部署。智能聊天機器人、圖像和視頻合成的簡單文本提示、
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2023年 7月 6日

新的 MLPerf 推理網絡部門展示 NVIDIA InfiniBand 和 GPUDirect RDMA 功能

在 MLPerf Inference v3.0 中，NVIDIA 首次向新推出的 網絡分割 投入，
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2023年 4月 5日

通過 AI 的全棧優化在 MLPerf 推理 v3.0 中創下新紀錄

目前最令人興奮的計算應用程序依賴于在復雜的人工智能模型上進行訓練和運行推理，通常是在要求苛刻的實時部署場景中。需要高性能、
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2022年 11月 9日

使用 MLPerf HPC v2.0 基準測試調整 AI 基礎設施性能

隨著人工智能和模擬的融合加速了科學發現，需要一種方法來衡量和排名構建世界超級計算機人工智能模型的速度和吞吐量。
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2022年 11月 9日

領先的 MLPerf Training 2.1 ，具有針對 AI 的全棧優化

MLCommons 開發的 MLPerf 基準是組織衡量其機器學習模型跨工作負載培訓性能的關鍵評估工具。
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2022年 9月 8日

全棧創新為 NVIDIA 最高 MLPerf 推斷 2.1 結果提供燃料

如今，人工智能驅動的應用程序正在實現更豐富的體驗，這是由更大和更復雜的人工智能模型以及許多模型在管道中的應用所推動的。
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2022年 6月 30日

為 NVIDIA MLPerf Training v2.0 性能提供動力的全堆棧優化

MLPerf benchmarks 由工業界、學術界和研究實驗室的人工智能領導者組成的聯盟開發，旨在提供標準、公平和有用的深度學習性能測量。
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2022年 5月 11日

使用 NVIDIA A30 GPU 加速人工智能推理工作負載

NVIDIA A30 GPU 基于最新的 NVIDIA Ampere 體系結構，可加速各種工作負載，如大規模人工智能推理、
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2022年 4月 6日

在 MLPerf 推理 2.0 上獲得最佳性能

Megatron 530B 等機型正在擴大人工智能可以解決的問題范圍。然而，隨著模型的復雜性不斷增加，它們對人工智能計算平臺構成了雙重挑戰：
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2022年 3月 1日

使用最新的由 NVIDIA 驅動的實例，在云端節省時間和金錢

人工智能正在改變每一個行業，實現傳統軟件無法實現的強大的新應用程序和用例。隨著人工智能的不斷擴散，以及人工智能模型的規模和復雜性的不斷增加，
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2021年 12月 1日

通過全堆棧優化提升 NVIDIA MLPerf Training v1.1 的性能

自 v1.0 以來已經過去了五個月，所以是時候進行新一輪 MLPerf 培訓基準了。在這個 v1.1 版本中，
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2021年 11月 17日

MLPerf HPC v1.0 ：深入研究優化，創造 NVIDIA 創紀錄的性能

在 MLPerf HPC v1 . 0 中， NVIDIA 供電系統贏得了五項新的行業指標中的四項，
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