英伟达在周三再次吹捧其在数据中心和边缘计算领域的AI推理性能方面的实力。
这家GPU制造商赢得了最新一轮MLPerf基准测试中的所有测试。它指出,单个DGX A100系统中的八个A100 GPU可以在某些应用程序上提供近1,000个双插槽CPU服务器的相同计算性能。
Nvidia GPU已在包括思科,戴尔EMC,富士通和联想在内的众多服务器提供商的系统中使用。 Nvidia在Nvidia产品管理和营销高级总监Paresh Kharya的博客中指出, ARM,Facebook,Google,Intel,Lenovo和Microsoft都依赖MLPerf基准测试。
Nvidia在其博客中表示,人工智能的突破对自然语言处理,医学影像和推荐系统产生了深远的影响。该公司的GPU已被美国运通,宝马,Capital One,Dominos,福特,克罗格和丰田等公司用于汽车,机器人,零售,制造和金融服务。
Synopsis在周三分别宣布与IBM Research的AI硬件中心进行合作,以在未来十年内将AI计算性能提高1000倍,这是AI计算性能每年翻番的两倍。
Nvidia促进其用于AI推理的GPU以及其他行业改善AI计算性能的努力与最近的发现形成了鲜明的对比,最近的发现是只有11%的公司表示,他们从AI部署中获得了可观的财务投资回报。该发现基于对全球3,000名经理的调查以及波士顿咨询集团与《麻省理工学院斯隆管理评论》合作进行的访谈。
J. Gold Associates的独立分析师Jack Gold在致Fierce Electronics的电子邮件中说:“计算性能很重要,但并不像您如何训练AI程序以及如何定义AI参数那么重要。” 。
谈到AI时,Gold说:“重要的是算法的性能如何,更重要的是,学习数据的性能如何……AI基准测试很麻烦,因为基准测试很多,而且它们可能不适用于您的AI过程实际上是在做。我在所有基准测试中都采用了大量的盐。”