MLPerf
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MLPerf Inference 3.1: Grace Hopper ist 17 % schneller als H100
Die MLCommons veröffentlicht heute die Ergebnisse zu den Inference-Ergebnissen der MLPerf-3.1-Runde. In diesen Ergebnissen gibt es soweit keinerlei Überraschungen, aber eine interessante Vielfalt an Hardware: Intel, AMD, NVIDIA, Qualcomm und Google. Zudem zeigt sich immer wieder, dass bei gleicher Hardware auch die Optimierung der Software eine wichtige Rolle spielt. Erstmals in den Benchmarks enthalten sind Ergebnisse zu Grace Hopper. Grace... [mehr] -
MLPerf Training 3.0: Mehr Gaudi und vor allem mehr H100
Die ML Commons haben neue Ergebnisse der MLPerf-Training-Benchmarks veröffentlicht. Im Trainingsbereich gibt es einen Versionssprung auf die Version 3.0 inklusive neuer LLM-Benchmarks. Auch die im Edge-Segment wichtigen Tiny-Benchmarks, die auf ein besonders energieeffizientes Inferencing ausgelegt sind, wurden aktualisiert. Die Benchmarksergebnisse sind für eine eventuelle Auswertung direkt bei der ML Commons verfügbar (MLPerf Training... [mehr] -
MLPerf Inference 2.1: H100 mit erstem Auftritt und mehr Diversität
Es gibt eine neue Runde unabhängiger, bzw. gegenseitig geprüfter Benchmark-Ergebnisse aus dem Server-Bereich. Genauer gesagt geht es um die Inferencing-Ergebnisse in der Version 2.1. Diese sollen eine unabhängige Beurteilung der Server-Systeme in den verschiedenen Anwendungsbereichen ermöglichen. Große Unternehmen werden natürlich weiterhin eine eigene Evaluierung vornehmen, aber in der Außendarstellung konnten die Hersteller meist nur mit... [mehr] -
MLPerf Training v1.1: Unabhängiger Benchmark wird zur NVIDIA-One-Man-Show
Bereits häufiger haben wir über die Benchmarks und Ranglisten der MLCommons berichtet, da man hier einen unabhängigen Benchmark in unterschiedlichen Kategorien aufbauen wollte, der praxisrelevante Daten zu den AI/ML-Beschleunigern der verschiedenen Hersteller liefert. Heute nun wurden die Daten zum Training in der Version 1.1 veröffentlicht. Daneben gibt es noch die Kategorien HPC, wo erst vor wenigen Wochen aktualisierte Daten... [mehr] -
MLPerf HPC: HPC-Benchmarks abseits der Top500-Liste
In dieser Woche findet die Supercomputing 2021 statt und in dessen Rahmen wurde unter anderem die aktualisierte Liste der Top500-Supercomputer vorgestellt. Für diese wurde der Linpack-Benchmark verwendet, der einzig die FP64-Rechenleistung der Systeme einzuordnen vermag. Zugegebenermaßen ist dies für viele Anwendungen noch immer die wichtigste Kennzahl für die Rechenleistung eines Supercomputers. In einem sechsmonatigen Rhythmus hat MLCommons... [mehr] -
MLPerf Training 1.0: Graphcore und Google greifen NVIDIAs Vormachtstellung an
Die MLCommons haben pünktlich zur ISC 21 die Ergebnisse des MLPerf Training in der Version 1.0 veröffentlicht. Für diese neueste Version der Benchmark-Ergebnisse wurden einige Prozesse in der Teilnahme geändert, sodass es für Unternehmen einfacher werden soll, daran teilzunehmen. So wurden die bisher verwendeten Übersetzungs-Benchmarks GNMT und Transformer aus der Wertung genommen. Auf der anderen Seite wurde mit RNNT eine... [mehr] -
MLPerf Inference 1.0 Power legt den Fokus auf die Effizienz
In all unseren Tests versuchen wir über Benchmarks und Messungen unter gleichen Bedingungen des korrekte Leistungsbild der Hardware darzustellen. Für Prozessoren, Grafikkarten, Speicher, aber auch für Lüfter und Kühler stellt sich dies noch recht einfach und nachvollziehbar dar. Schon anders sieht dies für Serveranwendungen, die weitaus komplexer und weniger einfach nachvollziehbar sein können. Auf die Spitze getrieben wird dies mit AI-, bzw... [mehr]. -
MLPerf 0.7 Inferencing zeigt NVIDIAs aktuellen Vorsprung auf
MLPerf hat sich zum Ziel gesetzt, eine bessere Vergleichbarkeit für die Bestimmung und den Vergleich von Rechenleistung im AI-, bzw. ML-Bereich herzustellen. Neben den großen Chip-Herstellern Intel und NVIDIA sind auch ARM, Google, Intel, MediaTek, Microsoft und viele anderen Unternehmen daran beteiligt und ermöglichen somit eine bessere Vergleichbarkeit der Leistung in diesem Bereich. Nachdem bereits vor einiger Zeit die Resultate... [mehr] -
NVIDIA nennt MLPerf-Leistungsdaten für den A100-Beschleuniger
In Zusammenarbeit mit MLPerf hat NVIDIA nun erste Leistungsdaten des A100-Beschleunigers auf Basis der Ampere-Architektur bzw. der GA100-GPU veröffentlicht. Vorgestellt hatte man diesen auf der GPU Technology Conference Mitte Mai. Neben der Datacenter- gibt es inzwischen auch eine PCI-Express-Variante. MLPerf soll eine Vergleichbarkeit zwischen den verschiedenen Machine-Learning-Systemen ermöglichen, denn echte Benchmarks wie wir sie von... [mehr]