空枝|打破16项AI性能记录！英伟达A100 GPU要无人能敌？雷锋网消息

雷锋网消息， 2020年7月30日， MLPerf组织发布第三个版本MLPerf Training v0.7基准测试（Benchmark）结果。结果显示，英伟达基于今年5月最新发布的Ampere架构GPU A100 ，和HDR InfiniBand实现多个DGX A100 系统互联的庞大集群——DGX SuperPOD系统在性能上分别开创了八个全新里程碑，共打破16项纪录。
打破MLPerf Training最新基准测试16项记录
MLPerf是2018年5月成立的行业基准测试组织，在AI备受关注的当下，获得了芯片巨头和AI芯片公司以及AI业界的广泛关注。为了能够让机器学习处理器的基准测试也像CPU那样， MLPerf组织囊括了该行业中的所有知名企业和机构，比如英特尔、英伟达、Google、亚马逊、阿里巴巴和百度、微软、斯坦福大学等。
巨头公司们乐于通过MLPerf的成绩证明其AI实力，平头哥在去年11月MLPerf首个版本基准测试成绩公布之后就强调其自主研发的AI芯片含光800在Resnet50基准测试中获得单芯片性能第一。
作为AI的领军者，英伟达自然也不会错过MLPerf的基准测试。 2018年12月，英伟达首次在MLPerf训练基准测试中创下了六项纪录，次年7月英伟达再次创下八项纪录。在最新MLPerf Training v0.7基准测试中，有两项新的测试和一项经大幅修订的测试。
【空枝|打破16项AI性能记录！英伟达A100 GPU要无人能敌？】其中一项基准测试对推荐系统的性能进行了排名，推荐系统是日益普及的一项AI任务。另一项基准测试对使用BERT的对话式AI进行了测试， BERT是现有最复杂的神经网络模型之一。还有，强化学习测试中使用了Mini-go和全尺寸19x19 围棋棋盘，该测试是本轮最复杂的测试，内容涵盖从游戏到训练的多项操作。
特别值得一提的是，英伟达是唯一一家在MLPerf Training v0.7测试中均采用市售商用产品的公司。其他大多数提交使用的要么是预览类别（preview category），其所用的产品预计需要几个月后才会面市，使用研究类别的产品，更是较长一段时间内都不会面市。
另外，在此次提交结果的九家公司中，除英伟达外，还有六家公司多家生态系统合作伙伴也提交了基于英伟达GPU的MLPerf测试结果。包括三家云服务提供商（阿里云、谷歌云和腾讯云）和三家服务器制造商（戴尔、富士通和浪潮）。
18个月内实现AI性能4倍提升
创造纪录的英伟达DGX SuperPOD系统是基于Ampere架构以及Volta架构。雷锋网此前报道， 5月份发布的最近Ampere架构GPU A100基于台积电7nm工艺，面积高达826平方毫米，集成了540亿个晶体管。相比Volta架构实现了高达20倍的性能提升，并且可以同时满足AI训练和推理的需求。

A100对比V100
由8个安培A100 GPU打造的NVIDIA DGX A100 AI系统单节点性能达到了创纪录的5 petaflops 。
此次，英伟达在Selene上运行了系统的MLPerf测试， Selene是基于DGX SuperPOD的内部集群。 DGX SuperPOD是针对大规模GPU集群的公共参考架构，可在数周内完成部署。
根据测试结果，相较于首轮MLPerf训练测试中使用的基于V100 GPU的系统，如今的DGX A100系统能够以相同的吞吐率，在18个月内实现了4倍的性能提升。