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由人工智能专家和计算机公司组成的联盟MLPerf发布了一组新的机器学习记录。这些记录是在一系列衡量推理速度的基准上设定的:一个已经训练过的神经网络能多快地用新数据完成任务。手机和平板电脑的基准测试首次受到质疑。据MLPerf母公司执行董事David Kanter透露,一款可下载的应用程序正在研制中,它将允许任何人测试自己智能手机或平板电脑的人工智能能力。
MLPerf的目标是提供一个公平和直接的方法来比较人工智能系统。包括戴尔、英特尔和英伟达在内的23家机构共提交了1200份调查结果,这些结果经过了同行评审,并接受了随机的第三方审计。(谷歌在这一轮明显缺席。)正如去年夏天发布的..人工智能的MLPerf记录一样,Nvidia是主导力量,在数据中心和边缘计算系统的所有六个类别中都超过了竞争对手。包括思科(Cisco)和富士通(Fujitsu)等合作伙伴提交的报告,该公司的数据显示,共有1029份报告使用了Nvidia芯片,占edge和数据中心类别总数的85%。
“Nvidia在每项测试中都表现出色,”Nvidia加速计算产品管理高级总监Paresh Kharaya说。Nvidia的A100 GPU为其在数据中心领域的胜利提供了动力,而其Xavier则是GPU制造商在边缘计算领域取得胜利的幕后推手。根据Kharaya的说法,在新的MLPerf基准之一深度学习推荐模型(Deep Learning Recommendation Mode,DLRM)中,一个DGX A100系统相当于1000个基于CPU的服务器。
今年引入了四个新的推断基准,加上上一轮遗留下来的两个:
BERT,是一个由Google贡献的自然语言处理人工智能。给出一个问题输入,BERT预测一个合适的答案。
DLRM,是一个经过训练优化点击率的推荐系统。它用于推荐网上购物的商品,并对搜索结果和社交媒体内容进行排名。Facebook是DLRM代码的主要贡献者。
3D U-Net,在医学成像系统中被用来判断MRI扫描中哪些3D体素是肿瘤的一部分,哪些是健康组织。它是根据脑瘤数据集训练的。
RNN-T,是一种用于递归神经网络传感器的语音识别模型。给定一个语音输入序列,它预测相应的文本。
除了这些新指标之外,MLPerf还为移动设备制定了第一套基准测试,这些基准用于测试联发科(MediaTek)、高通(Qualcomm)和三星(Samsung)的智能手机和平板电脑..,以及英特尔(Intel)的笔记本电脑。新的基准包括:
MobileNetEdgeTPU,一个图像分类基准,被认为是计算机视觉中最普遍的任务。它代表了一个照片应用程序如何能够识别出你或你朋友的脸。
SSD-MobileNetV2,用于MobileNetV2的单次多盒检测,经过训练可在300x300分辨率的输入帧中检测80种不同的对象类别。在视频中实时跟踪和识别物体。
DeepLabv3+MobileNetV2,这是用来理解虚拟现实和导航等场景的,它在计算摄影应用程序中扮演着重要角色。
MobileBERT,是自然语言处理BERT模型的一个更大的移动优化变体,它针对问题回答进行了微调。给定一个问题输入,MobileBERT生成一个答案。
Kanter称,这些基准测试是在一个专门构建的应用程序上运行的,每个人都应该在几个月内就可以使用。
近日公布的结果被称为0.7版本,目前该组织仍在加大力度完善内容。1.0版本可能在2021年完成。
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