Nvidia сокрушает себя, чтобы взять контрольную корону AI
Одним из сложных моментов, связанных с инновациями в аппаратном обеспечении искусственного интеллекта, является то, что каждый поставщик демонстрирует приложения и тесты, которые демонстрируют лучшее в своих продуктах. Поскольку это относительно новое поле, не было хороших, широких критериев для сравнения. ImageNet является одним из постоянных фаворитов, но с учетом того, что многие новые приложения и сетевые архитектуры развертываются, простое распознавание объектов в 2D-изображениях мало что говорит нам о том, какое оборудование является самым быстрым или лучшим для других рабочих нагрузок.
Теперь группа промышленных тяжеловесов, в том числе Google, Intel, Baidu и Nvidia, усилилась, чтобы удовлетворить потребность в более ранней версии (в настоящее время v0.5) MLPerf, набора тестов для машинного обучения, который включает обучение различных сетей , Nvidia объявила, что она превысила первоначальные результаты, но копание в деталях показывает, что это была практически единственная игра в городе. Если ничего другого, это показывает, насколько доминирующим был производитель GPU на рынке искусственного интеллекта.
MLPerf v0.5: покрытие входящей береговой линии
MLPerf в настоящее время состоит из тестов, которые проводят обучение по сети в семи прикладных областях, начиная с классического режима ожидания ResNet-50 на ImageNet. Он добавляет легкое и тяжелое обнаружение объектов (COCO), периодический и непериодический перевод (WMT E-G), рекомендацию (MovieLens-20M) и обучение по усилению (Mini Go). Единственная платформа с результатами для всех семи - это контрольный прогон на Pascal P100. Ориентировочные тесты запланированы для будущих версий.
Большинство результатов Nvidia были выполнены на одном или нескольких суперкомпьютерах DGX-1 или DGX-2, а Google - на процессорах TPU v2 и v3. Intel представила несколько раз ImageNet для своего SKX 8180, но ни один из них не был очень конкурентоспособным. Тем не менее, системы, в которых использовался 28-ядерный процессор SKX 8180 за 10 тыс. Долл. США, были единственным конкурентным предложением в категории обучения с подкреплением. Эта категория, скорее всего, будет недолгой, если будет доступна версия этого теста без привязки к ЦП.
Что это действительно показывает, так это то, что Nvidia Hardware доминирует над AI
С практической точки зрения, большая часть обучения ИИ проводится на оборудовании Nvidia. Не только из-за ценовой производительности своих графических процессоров, но и из-за распространенности инструментов на основе CUDA. Поэтому, в то время как Google представил некоторые тесты для своих TPU, его чипы изначально были построены как инструмент логического вывода, и только в последнем поколении начали использоваться для тренировочных задач. Точно так же пока AMD нигде не встречается в результатах тестов, хотя AMD является одним из перечисленных сторонников усилий MLPerf, так что это, вероятно, изменится. Тем временем, Nvidia в значительной степени конкурирует с собой.
Читать далее
Бета-тесты скорости Starlink позорят традиционный спутниковый Интернет
Согласно данным Ookla Speedtest и проанализированным нашими коллегами из PCMag, Starlink оправдывает свои высокие требования к скорости.
Ученые разработали спрей для носа, который может вылечить коронавирус
В недавно опубликованном исследовании смесь оказалась эффективной для дезактивации нового коронавируса до того, как он смог заразить клетки.
Western Digital меняет заявленные скорости дисков, чтобы отразить реальность
Western Digital выпустила новые модели WD Red Plus, чтобы исправить ранее сообщенные неточности в отношении скорости вращения шпинделя в своих продуктах этого семейства на 8–14 ТБ.
Объявления о вакансиях для искусственного интеллекта скоро могут выглядеть так. Вы готовы?
Наше недавнее прошлое показало нам, что мы можем разработать такой тип машин, который вскоре откроет целую новую область прибыльной и полноценной работы.