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DGX SuperPOD系統在MLPerf Training v0.7基準測試中開創了八個全新里程碑，共打破16項紀錄。
作者 | 包永剛
雷鋒網消息，2020年7月30日MLPerf組織發布第三個版本MLPerf Training v0.7基準測試（Benchmark）結果。結果顯示，英偉達基於今年5月最新發布的Ampere架構GPU A100，和HDR InfiniBand實現多個DGX A100 系統互聯的龐大集群——DGX SuperPOD系統在性能上分別開創了八個全新里程碑，共打破16項紀錄。
打破MLPerf Training基準測試16項記錄
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MLPerf是2018年5月成立的行業基準測試組織，在AI火熱的當下，獲得了晶片巨頭和AI晶片公司的廣泛關註。為了能夠讓機器學習處理器的基準測試也像CPU那樣，MLPerf組織囊括了該行業中的所有知名企業，比如英特爾、英偉達、Google、亞馬遜、阿裡巴巴和百度、微軟等。
這些巨頭公司也樂於通過MLPerf的跑分證明其AI實力，平頭哥在去年11月MLPerf首個版本基準測試成就公布之後就宣傳其AI晶片含光800在Resnet50基準測試中獲得單晶片性能第一。
作為AI領域的領軍者，英偉達自然也不會錯過MLPerf。2018年12月，NVIDIA首次在MLPerf訓練基準測試中創下了六項紀錄，次年7月NVIDIA再次創下八項紀錄。在最新MLPerf Training v0.7基準測試中，有兩項新的測試和一項經大幅修訂的測試。
其中，一項基準測試對推薦系統的性能進行了排名，推薦系統是日益普及的一項AI任務。另一項基準測試對使用BERT的對話式AI進行了測試。BERT是現有最龐雜的神經網路模型之一。最後，強化學習測試中使用了Mini-go和全尺寸19×19 圍棋棋盤。該測試是本輪最龐雜的測試，內容涵蓋從遊戲到訓練的多項操作。
特別值得一提的是，英偉達是唯一一家在MLPerf Training v0.7測試中均採用市售商用產品的公司。其他大多數提交使用的公司，要麼是預覽類別（preview category），其所用的產品預計需要幾個月後才會面市，要麼使用的是研究類別的產品，更是在較長的一段時間內都不會面市。
另外，在提交結果的九家公司中，除英偉達外，還有六家公司多家生態系統合作夥伴也提交了基於英偉達GPU的MLPerf測試結果，其中包括三家雲服務提供商（阿裡雲、Google雲和騰訊雲）和三家服務器制造商（戴爾、富士通和浪潮）。
英偉達18個月內實現AI性能4倍提升
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創造紀錄的英偉達DGX SuperPOD系統是基於Ampere架構以及Volta架構。雷鋒網此前報導，5月份發布的Ampere架構GPU A100基於臺積電7nm工藝，面積高達826平方毫米，集成了540億個晶體管。相比Volta架構實現了高達20倍的性能提升，並且可以同時滿足AI訓練和推理的需求。
A100對比V100
由8個安培A100 GPU打造的NVIDIA DGX A100 AI系統單節點性能達到了創紀錄的5 petaflops。
此次，英偉達在Selene上運行了系統的MLPerf測試，Selene是基於DGX SuperPOD的內部集群。DGX SuperPOD是針對大規模GPU集群的公共參考架構，可在數周內完成部署。
根據測試結果，相較於首輪MLPerf訓練測試中使用的基於V100 GPU的系統，如今的DGX A100系統能夠以相同的吞吐率，在18個月內實現了4倍的性能提升。能夠取得這樣的成就還有兩大關鍵——軟體和網路連接。
A100 GPU搭配CUDA-X庫的軟體更新，為通過Mellanox HDR 200Gb/s InfiniBand網路構建的擴展集群提供支持。HDR InfiniBand可實現極低的延遲和高數據吞吐量，同時通過可擴展分層聚合和縮減協議（SHARP）技術，提供智能深度學習計算加速引擎。
英偉達能否無人能敵？
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英偉達A100發布之後，就有業內人士表示GPU的性能又上了一個臺階，AI晶片初創公司想要超越英偉達的難度有增加了。
但相比硬件的超越，雷鋒網認為軟硬件生態才是巨頭公司更大的優勢所在。據悉，通過最新的軟體優化，基於NVIDIA V100的DGX-1 系統也可實現2倍的性能提升。
就此次最新基準測試而言，提交了基於英偉達GPU的MLPerf測試結果的公司大多採用了英偉達的軟體中心NGC容易，以及用於參賽的公開框架。另外，包括這些MLPerf合作夥伴在內的近二十家雲服務提供商和OEM組成的生態系統，已採用或計劃採用A100 GPU來打造在線實例、服務器和PCIe卡。
英偉達表示，A100進入市場的速度也比以往英偉達的GPU更快，發布之初用於英偉達的第三代DGX系統，正式發布僅六周後，A100就正式登陸了Google Cloud 。
當然，英偉達也在通過更多行業軟體吸引用戶。比如今年5月，英偉達發布了兩個應用框架——用於對話式AI的Jarvis和用於推薦系統的Merlin。還有面向汽車行業市場的NVIDIA DRIVE，面向醫療健康市場的Clara，面向機器人技術市場的Isaac，以及面向零售/智能城市市場的Metropolis。
性能和生態都足夠好的A100，能讓英偉達在AI市場無人能敵嗎？價格會成為阻礙嗎？
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