MLCommons最近发布的MLPerf 训练 v3.1 基准测试结果使英特尔的 Gaudi 2加速器和第四代英特尔至强可扩展处理器成为焦点。这些结果突显了 AI 训练性能的显着提升，英特尔 Gaudi 2 在 v3.1 训练 GPT-3 基准测试中使用 FP8 数据类型时，性能提高了 2 倍。这一显着的性能提升引起了人们对英特尔硬件在人工智能行业潜力的关注。

英特尔的 Gaudi 2 加速器和第四代英特尔至强可扩展处理器配备英特尔高级矩阵扩展(英特尔 AMX)，专为满足人工智能计算不断增长的需求而设计。Gaudi 2 已成为NVIDIA H100 的有力竞争对手，提供显着的性价比优势，使其成为人工智能行业有吸引力的选择。

英特尔高迪2

第四代英特尔至强可扩展处理器作为多功能CPU，在MLPerf基准测试中表现出了强劲的性能。英特尔仍然是唯一提交 MLPerf 结果的 CPU 供应商，强调了其对具有竞争力的 AI 解决方案的承诺以及保持在 AI 硬件开发前沿的雄心。

FP8 软件在性能飞跃中的作用

FP8 数据类型的使用对于英特尔 Gaudi 2 的性能飞跃至关重要。这种数据类型加上软件更新和优化，使得 Gaudi 2 的训练时间比之前的版本减少了一半以上。 6 月 MLPerf 基准。训练时间的显着减少展示了英特尔硬件的效率和强大功能。

了解人工智能模型和基准测试

MLPerf 训练 v3.1 基准测试结果是从一系列 AI 模型中获得的，包括稳定扩散多模态模型、RESNet50、RetinaNet、BERT 和 DLRM dcnv2。这些模型在不同的硬件设置中经过了彻底的测试以评估其性能。这些测试的结果为了解不同硬件设置的性能及其对人工智能模型性能的影响提供了宝贵的见解。

英特尔对人工智能的承诺

随着软件的不断增强和 FP8 等数据类型的潜力，英特尔预计未来 MLPerf 基准测试中的人工智能性能将取得进一步进展。该公司对人工智能硬件和软件开发的坚定承诺从其一致的基准提交和令人印象深刻的产品性能中可见一斑。英特尔致力于推进人工智能技术的决心是明确的，该公司将继续在这一领域取得重大进展。

MLPerf 训练 v3.1 基准测试结果强调了英特尔 Gaudi 2 加速器和第四代英特尔至强可扩展处理器的令人印象深刻的性能。FP8数据类型的使用和软件优化在这一性能飞跃中发挥了重要作用，使英特尔成为人工智能硬件市场的强大参与者。这些结果凸显了英特尔对提供高性能人工智能解决方案的承诺及其在快速发展的人工智能硬件领域中有效竞争的能力。

版权说明：本站所有作品图文均由用户自行上传分享，仅供网友学习交流。若您的权利被侵害，请联系我们

标签：