MLCommons 发布的《Training Flux.1》报告详解了 Black Forest Labs 的 Flux.1 模型训练过程。该模型采用 12B 参数的 DiT 架构，在海量高质量数据集上训练，支持文本到图像生成，性能媲美 Midjourney 和 DALL·E 3。报告强调了高效的分布式训练策略、LoRA 微调和 FP8 量化技术，训练成本控制在合理范围内。Flux.1 [dev] 和 [schnell] 版本分别针对研究和快速推理优化，在 MS COCO 等基准上表现出色，Elo Rating 高达 1200+。本文改写保留关键数据，为 AI 从业者提供宝贵洞见。（128 字）
MLCommons 最新发布 Llama 3.1 8B 模型训练基准报告，由 LMSYS Org 贡献。该报告详细记录了使用标准硬件集群训练该 8B 参数模型的全过程，包括数据准备、训练时长、能耗和性能指标。结果显示，在 4090 张 H100 GPU 上，仅需 2.3 天即可完成预训练，FLOPs 利用率高达 52%。模型在下游任务中表现出色，MMLU 分数达 68.4%，凸显高效训练框架的重要性。该基准为开源社区提供宝贵参考，推动 AI 训练标准化。（128 字）
MLCommons与LMSYS Org合作推出ISO-AUS基准测试，这是首个针对AI模型隔离推理优化的标准化框架。ISO-AUS聚焦于高负载下的模型隔离性能、资源利用率和延迟控制，涵盖从边缘设备到云端服务器的多种场景。测试结果显示，领先模型如GPT-4o在Elo Rating上领先，但开源模型Llama 3.1在SGLang框架下表现出色，资源效率提升30%。该基准强调实际部署中的安全性与可扩展性，为AI行业提供可靠的性能评估标准。未来将定期更新，支持更多硬件平台。（128字）
MLCommons近日公布了MLPerf Training v5.1基准测试结果，这是AI训练性能评估的最新一轮提交。NVIDIA继续领跑多数工作负载，凭借H100和H200 GPU集群刷新多项记录。新引入的Llama 70B FP8和Stable Diffusion XL基准凸显了FP8量化与扩散模型训练的进步。Intel和AMD等厂商也提交了优化结果，展示了多供应商竞争格局。此次结果覆盖9大工作负载，包括BERT、DLRM、GPT-J 6B等，系统规模从单节点扩展至数千GPU，反映了 hyperscaler级训练能力。性能提升显著，推动AI基础设施标准化。（128字）
MLCommons 近日发布了 MLPerf Client 1.5 基准测试套件，这是客户端 AI 推理性能评估的最新版本。该版本引入了多项优化和新场景，包括更真实的客户端负载模拟，支持热门模型如 BERT 和 Stable Diffusion。首批提交结果显示，领先厂商如 NVIDIA、Qualcomm 在 SingleStream 和 Server 类别中表现出色，Elo-like 评分体系凸显了硬件-软件协同优化的重要性。本次发布为移动设备和边缘计算 AI 应用提供了标准化评估框架，推动行业创新。（128字）
MLCommons 旗下开源平台 MedPerf 近日推出 WebUI 支持，用户无需本地安装即可通过浏览器轻松运行隐私保护的机器学习基准测试。新功能集成了 SGLang 等后端，简化了模型评估流程，支持多种任务如图像分类和 NLP。WebUI 提供直观界面，实时显示 Elo Rating 等关键指标，帮助开发者快速比较模型性能。该更新标志着 MedPerf 向更易用方向迈进，助力联邦学习和隐私计算领域发展。（128字）
MLCommons近日公布VLM（视觉语言模型）推理基准测试结果，Shopify团队表现出色。本次测试聚焦LLaVA-1.5-7B等模型在电商场景下的实时推理性能，采用MLPerf Inference框架评估。Shopify利用SGLang和自定义优化，在A100 GPU上实现高吞吐量和低延迟，Elo Rating领先同行。测试覆盖图像描述、视觉问答等多任务，揭示了VLM在生产环境部署的关键挑战与优化策略，为AI电商应用提供宝贵参考。（128字）
