AI性能 (共2篇)

MLPerf Storage v2.0 基准测试结果发布

MLCommons 近日公布了 MLPerf Storage v2.0 基准测试结果，这是针对 AI 训练和推理工作负载下存储系统性能的最新评估。新版基准引入了更大规模的数据集和更真实的 AI 场景，包括 GPT-3 风格模型的训练与推理。结果显示，NVIDIA DGX SuperPOD 等顶级系统在读写吞吐量上表现出色，最高达数十 TB/s，同时延迟显著优化。多家厂商如 Pure Storage、DDN 和 NetApp 提交了结果，推动存储技术在 AI 时代的进步。本次测试强调了 NVMe-oF 和高性能网络的重要性，为 AI 基础设施选型提供宝贵参考。（128字）

MLC MLPerf 存储基准
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MLPerf Inference v5.1 基准测试结果发布

MLCommons 近日发布了 MLPerf Inference v5.1 基准测试结果，这是生成式 AI 时代推理性能评估的最新标准。新一轮测试引入 Llama 3.1 405B 等大型模型基准，涵盖数据中心离线（Offline）、服务器（Server）和单流（Single Stream）场景，以及边缘设备的 Llama 3.2 1B/3B 测试。NVIDIA H100/H200 GPU 在多个类别中刷新性能记录，AMD MI300X 和 Intel Gaudi3 等系统也表现出色。本次结果突显了高吞吐量和低延迟的重要性，推动硬件厂商优化 AI 推理效率，助力行业标准化发展。（128字）