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NVIDIA 如何应对会话式AI带来的推理挑战?

2019年11月09日 文章来源:网络整理 热度:129℃ 作者:刘英

NVIDIA GPU曾于去年12月和今年7月两度树立了数据中心神经网络训练的性能标杆。今天发布的行业基准测试结果显示,NVIDIA也引领着数据中心内部与外部AI网络的趋势。

NVIDIA Turing GPU和Xavier 芯片系统在首个独立AI推理基准测试 ——MLPerf Inference 0.5中取得第一名。由于推理一直是AI市场中最大、同时也是最具竞争力的领域,业内此前一直希望能够有一套客观的推理性能测试指标。

在参与此次测试的十二家公司中,只有NVIDIA AI平台提交了 MLPerf的全部五项推理测试成绩(MLPerf是一个于2018年5月成立的行业基准测试小组)。这证明了NVIDIA CUDA-X AI和TensorRT软件的成熟程度。它们让用户能够更加轻松地将所有的NVIDIA GPU应用于数据中心、边缘等领域。

MLPerf定义了五项推理基准,涵盖了三个现有的人工智能应用:图像分类、目标检测和翻译。每项基准分为四个场景:与数据中心应用关联性最高的服务器和离线场景,以及用于满足边缘设备地芯片系统需求的单流和多流场景。

NVIDIA 如何应对会话式AI带来的推理挑战?

图1:NVIDIA在两个数据中心场景(离线和服务器)的全部五项基准测试中均排在第一位,Turing GPU被评为市面上单处理器性能最高的GPU。

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