| MLPerf | Nvidia | DGX SuperPOD | DGX A100 | MLPerf Training v1.0 | Google TPU v4. 產品效能評比
MLPerf最新測試結果:Google即將推出TPU v4,特定領域AI運算效能更勝Nvidia DGX SuperPOD
這次MLPerf Training v1.0的測試中,Nvidia以DGX SuperPOD參加評測,在8項AI工作負載測試中獲得不錯的成績。值得關注的是,Nvidia並非在所有AI應用都拔得頭籌,Google即將推出的AI加速晶片TPU v4,在特定AI模型訓練的任務中,效能表現甚至超越了Nvidia產品評測結果
2021-07-01
| MLPerf | Nvidia | google | 機器學習
機器學習技術大評比第一次結果出爐,MLPerf新測試標準讓各家自己秀強項
MLPerf v0.5包含7個基準測試,類別分別是圖像分類、物體偵測、翻譯、推薦和增強學習,但由於量測增強學習的策略遊戲Go不適合GPU擴展,因此Nvidia為提交該基準測試結果。
2018-12-13
臉書對機器學習基準MLPerf聯盟貢獻Mask R-CNN2Go模型
臉書將開源由內部行動視覺研究人員開發的Mask R-CNN2Go模型實作,該框架專為行動裝置設計和最佳化,目前於Caffe2上執行。
2018-12-13