Открытый инженерный консорциум MLCommons опубликовал последние результаты ИИ-бенчмарка MLPerf Inference (v3.0). В этот раз поступили заявки на тестирование от 25 компаний, в то время как прошлой осенью в тестировании приняли участие 21 компания и 19 — прошлой весной. Ресурс HPCWire выделил наиболее примечательные результаты и обновления последнего раунда.
Компании предоставили более 6700 результатов по производительности и более 2400 измерений производительности и энергоэффективности. В число участников вошли Alibaba, ASUS, Azure, cTuning, Deci.ai, Dell, Gigabyte, H3C, HPE, Inspur, Intel, Krai, Lenovo, Moffett, Nettrix, NEUCHIPS, Neural Magic, NVIDIA, Qualcomm, Quanta Cloud Technology, rebellions, SiMa, Supermicro, VMware и xFusion, причем почти половина из них также измеряла энергопотребление во время тестов.
Источник изображений: hpcwire.com
Отмечено, что компании cTuning, Quanta Cloud Technology, Relations, SiMa и xFusion предоставили свои первые результаты, компании cTuning, NEUCHIPS и SiMa провели первые измерения энергоэффективности, а неоднократно принимавшие участие вендоры HPE, NVIDIA и Qualcomm представили расширенные и обновлённые результаты тестов.
Набор тестов в MLPerf Inference 3.0 не изменился, но был добавлен новый сценарий — сетевой. Кроме того, были предоставлены улучшенные показатели инференса для Bert-Large, что представляет особый интерес, поскольку по своей природе он наиболее близок к большим языковым моделям (LLM), таким как ChatGPT. Хотя инференс, как правило, не требует столь интенсивных вычислений, как обучение, всё же является критически важным элементом в реализации ИИ.
В целом, NVIDIA продолжает доминировать по показателям производительности, лидируя во всех категориях. Вместе с тем стартапы Neuchips и SiMa обошли NVIDIA по производительности в пересчёте на Ватт по сравнению с показателями NVIDIA H100 и Jetson AGX Orin соответственно. Ускоритель Qualcomm Cloud AI100 также показал хорошие результаты энергоэффективности в сравнении NVIDIA H100 в некоторых сценариях.
NVIDIA продемонстрировала производительность нового ускорителя H100, а также недавно вышедшего L4. Как отметил директор NVIDIA по ИИ, бенчмаркингу и облачным технологиям, компании удалось добиться прироста производительности до 54 % по сравнению с первыми заявками шестимесячной давности. Отдельно подчёркивается более чем трёхкратный прирост производительности L4 в сравнении с T4, а также эффективность работы ПО с Transformer Engine.
Наконец, ещё один любопытный отчёт совместно подготовили VMware, NVIDIA и Dell. Виртуализированная система с H100 «достигла 94 % из 205 % производительности bare metal», задействовав 16 vCPU и из 128 доступных. Оставшиеся 112 vCPU, как отмечается, могут быть использованы для других рабочих нагрузок и не влияют на производительность инференса.
В последнем раунде MLPerf Inference компания Intel также представила интересные результаты в предварительной категории, предназначенной для продуктов, выход которых ожидается в течение шести месяцев. В этом раунде Intel представила в закрытой заявке для ЦОД одноузловые системы (1-node-2S-SPR-PyTorch-INT8) с двумя процессорами Sapphire Rapids (Intel Xeon Platinum 8480+).
Qualcomm отметила, что её ускоритель Cloud AI 100 неизменно показывает хорошие результаты MLPerf, демонстрируя низкую задержку и высокую энергоэффективность. Компания сообщила, что ее результаты в MLPerf Inference 3.0 превзошли все её предыдущие рекорды по пиковой производительности в автономном режиме, энергоэффективности и более низким задержкам во всех категориях. Со времён MLPerf 1.0 производительность Cloud AI 100 выросла на 86 %, а энергоэффективность — на 52%. Всё это достигнуто благодаря оптимизации ПО, так что отказ Meta✴ в своё время от этих чипов выглядит обоснованным.
Источники:
