(PR)NVIDIA Hopper和Ampere AI GPU繼續在AI訓練測試中創下世界紀錄

NVIDIA剛剛憑藉其強大的Hopper和Ampere GPU在AI訓練測試中公佈了更多世界紀錄。

新聞稿:在行業標準的AI訓練測試中，NVIDIA H100 Tensor Core GPU創造了企業工作負載的世界紀錄；A100提高了高性能計算的標準。在首次推出全面的MLPerf 推理測試兩個月後，NVIDIA H100 Tensor Core GPU在行業組織的最新AI訓練測試中創下了企業AI工作負載的世界紀錄。結果表明H100是在打造和部署高級AI模型時要求最高性能的用戶的最佳選擇。

MLPerf是衡量AI性能的行業標準。它得到了包括Amazon, Arm, Baidu, Google, Harvard University, Intel, Meta, Microsoft, Stanford University和University of Toronto在內的廣泛團體的支持。在今天發布的相關MLPerf測試中，NVIDIA A100 Tensor Core GPU提高了他們去年在高性能計算 (HPC) 領域設定的標準。

NVIDIA H100 GPU（又名 Hopper）在所有8個MLPerf企業工作負載中的訓練模型方面創造了世界紀錄。首次提交MLPerf訓練時，它們的性能比上一代GPU高 6.7倍。

在單獨的MLPerf HPC測試套件中，A100 GPU橫掃了在超級電腦上執行苛刻科學工作負載中訓練AI模型的所有測試。結果表明NVIDIA AI平台能夠擴展以應對世界上最嚴峻的技術挑戰。

例如A100 GPU在CosmoFlow天體物理學測試中訓練AI模型的速度比兩年前第一輪MLPerf HPC中的最佳結果快9倍。在相同的工作負載下，A100的每晶片吞吐量也比其他產品高出66倍。

HPC訓練用於天體物理學、天氣預報和分子動力學工作的模型。它們屬於許多技術領域，例如藥物發現和採用人工智慧來推進科學。

亞洲、歐洲和美國的超級電腦中心參加了最新一輪的MLPerf HPC測試。在DeepCAM測試的首次亮相中，Dell Technologies使用NVIDIA A100 GPU展示了強勁的結果。

例如最新HPC測試中的提交應用了技術文章中描述的一套軟體優化和技術。他們一起將一個測試的執行時間縮短了5倍，從101分鐘縮短到22分鐘。

在最新一輪中至少有3個合作夥伴與NVIDIA一起提交了所有8個MLPerf訓練工作負載的結果。這種多功能性很重要，因為現實世界的應用通常需要一套不同的AI模型。

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