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| 本文作者： 包永剛 | 2020-07-30 01:05 |
雷鋒網消息，2020年7月30日，MLPerf組織發布第三個版本MLPerf Training v0.7基準測試（Benchmark）結果。結果顯示，英偉達基于今年5月最新發布的Ampere架構A100 Tensor Core GPU，和HDR InfiniBand實現多個DGX A100 系統互聯的龐大集群——DGX SuperPOD系統在性能上開創了八個全新里程碑，共打破16項紀錄。
打破MLPerf Training最新基準測試16項記錄
MLPerf是2018年5月成立的行業基準測試組織，在AI備受關注的當下，獲得了芯片巨頭和AI芯片公司以及AI業界的廣泛關注。為了能夠讓機器學習處理器的基準測試也像CPU那樣，MLPerf組織囊括了該行業中的所有知名企業和機構，比如英特爾、英偉達、Google、亞馬遜、阿里巴巴和百度、微軟、斯坦福大學等。
巨頭公司們樂于通過MLPerf的成績證明其AI實力，平頭哥在去年11月MLPerf首個版本基準測試成績公布之后就強調其自主研發的AI芯片含光800在Resnet50基準測試中獲得單芯片性能第一。
作為AI的領軍者，英偉達自然也不會錯過MLPerf的基準測試。2018年12月，英偉達首次在MLPerf訓練基準測試中創下了六項紀錄，次年7月英偉達再次創下八項紀錄。在最新MLPerf Training v0.7基準測試中，有兩項新的測試和一項經大幅修訂的測試。
其中一項基準測試對推薦系統的性能進行了排名，推薦系統是日益普及的一項AI任務。另一項基準測試對使用BERT的對話式AI進行了測試，BERT是現有最復雜的神經網絡模型之一。還有，強化學習測試中使用了Mini-go和全尺寸19x19 圍棋棋盤，該測試是本輪最復雜的測試，內容涵蓋從游戲到訓練的多項操作。
特別值得一提的是，英偉達是唯一一家在MLPerf Training v0.7測試中均采用市售商用產品的公司。其他大多數提交使用的要么是預覽類別（preview category），其所用的產品預計需要幾個月后才會面市，使用研究類別的產品，更是較長一段時間內都不會面市。
另外，在此次提交結果的九家公司中，除英偉達外，還有六家公司多家生態系統合作伙伴也提交了基于英偉達GPU的MLPerf測試結果。包括三家云服務提供商（阿里云、谷歌云和騰訊云）和三家服務器制造商（戴爾、富士通和浪潮）。
18個月內實現AI性能4倍提升
創造紀錄的英偉達DGX SuperPOD系統是基于Ampere架構以及Volta架構。雷鋒網此前報道，5月份發布的最近Ampere架構GPU A100基于臺積電7nm工藝，面積高達826平方毫米，集成了540億個晶體管。相比Volta架構實現了高達20倍的性能提升，并且可以同時滿足AI訓練和推理的需求。
A100對比V100
由8個安培A100 GPU打造的NVIDIA DGX A100 AI系統單節點性能達到了創紀錄的5 petaflops。
此次，英偉達在Selene上運行了系統的MLPerf測試，Selene是基于DGX SuperPOD的內部集群。DGX SuperPOD是針對大規模GPU集群的公共參考架構，可在數周內完成部署。
根據測試結果，相較于首輪MLPerf訓練測試中使用的基于V100 GPU的系統，如今的DGX A100系統能夠以相同的吞吐率，在18個月內實現了4倍的性能提升。
能夠取得里程碑的成就除了強大的硬件，還有兩大關鍵——軟件和網絡連接。
A100 GPU搭配CUDA-X庫的軟件更新，為通過Mellanox HDR 200Gb/s InfiniBand網絡構建的擴展集群提供支持。HDR InfiniBand可實現極低的延遲和高數據吞吐量，同時通過可擴展分層聚合和縮減協議（SHARP）技術，提供智能深度學習計算加速引擎。
英偉達A100能否無人能敵？
英偉達A100發布之后，就有業內人士表示GPU的性能又上了一個臺階，AI芯片初創公司想要超越英偉達的難度有增加了。
但相比硬件的超越，雷鋒網認為軟硬件生態才是巨頭公司更大的優勢所在。據悉，通過最新的軟件優化，基于NVIDIA V100的DGX-1 系統也可實現2倍的性能提升。
就此次最新基準測試而言，提交了基于英偉達GPU的MLPerf測試結果的公司大多采用了英偉達的軟件中心NGC容易，以及用于參賽的公開框架。另外，包括這些MLPerf合作伙伴在內的近二十家云服務提供商和OEM組成的生態系統，已采用或計劃采用A100 GPU來打造在線實例、服務器和PCIe卡。
英偉達表示，A100進入市場的速度也比以往英偉達的GPU更快，發布之初用于英偉達的第三代DGX系統，正式發布僅六周后，A100就正式登陸了Google Cloud 。
當然，英偉達也在通過更多行業軟件吸引用戶。比如今年5月，英偉達發布了兩個應用框架——用于對話式AI的Jarvis和用于推薦系統的Merlin。還有面向汽車行業市場的NVIDIA DRIVE，面向醫療健康市場的Clara，面向機器人技術市場的Isaac，以及面向零售/智能城市市場的Metropolis。
性能和生態都足夠好的A100，能讓英偉達在AI市場無人能敵嗎？價格會是阻礙嗎？
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