МЛПерф 3.0 резултати су стигли, а постоје и занимљиви трендови у индустрији.
Машинско учење и вештачка интелигенција су индустрија која се брзо мења са сталним иновацијама које су у току сваког дана. Због тога је важно да се упореде могућности уређаја и зашто је такође важно да постоји тело или више тела која помажу у вођењу раста сектора. Са МЛПерф Инференце в3.0, МЛЦоммонс група има за циљ да удвостручи филозофију пружања фер и ригорозно тестирање способности уређаја за машинско учење уз обезбеђивање проверљивих и поновљивих резултате. Резултати су сада на још већој листи добављача из претходних година.
„Закључивање“ у машинском учењу се односи на стварни долазак резултата из обученог алгоритма, где модел онда може да идентификује шта је обучен да препозна. Видимо да се закључак користи у свим врстама живота, укључујући аутомобиле који се сами возе, предлоге за претрагу на Гоогле-у, па чак и АИ цхат ботове као што су ЦхатГПТ, Бинг Цхат или Гоогле Бард. МЛПерф в3.0 може тестирати следеће задатке:
Задатак |
Апликације из стварног света |
Препорука |
Препоруке за садржај или куповину као што су претрага, друштвени медији или рекламе |
Препознавање говора |
Претварање говора у текст на паметним телефонима, помоћ возачу без употребе руку |
Обрада природног језика (НЛП) |
Претрага, превод, цхат ботови |
Класификација слика |
Означавање слике, општа визија |
Детекција објеката |
Детекција пешака, детекција грешака у производњи, смањење ефекта црвених очију |
3Д сегментација |
Анализа медицинске слике (нпр. идентификација тумора) |
Постоји преко 5300 резултата перформанси и више од 2400 резултата мерења снаге у бази резултата за МЛПерф в3.0. Конкретно, трендови који су идентификовани укључују много нових хардверских система који се користе са повећаним перформансама у компонентама дата центра од око 30% у неким мерила. Такође, много више подносилаца је дало резултате који се односе на енергетску ефикасност, а дошло је и до три пута већег интересовања за закључивање мреже.
Нвидиа, која је била главни ослонац МЛПерф пријава већ низ година, доставила је прве резултате за свој ДГКС Х100 и своју прву пријаву за свој Л4 Тенсор Цоре ГПУ. ДГКС Х100 је понудио до 54% више перформанси по акцелератору у поређењу са својим првим Х100 поднесцима, а Л4 је дао до три пута боље перформансе од последње генерације Т4.
Остале компаније које су доставиле резултате укључују Куалцомм, за који компанија каже да „сва мерила показују повећање перформанси и енергетске ефикасности за НЛП и рачунар Висион мреже." Компанија је такође детаљно описала како је од свог првог МЛПерф 1.0 подношења, Куалцомм Цлоуд АИ 100 побољшан за до 86% у перформансама и 52% у снази ефикасност. Остали познати произвођачи који су доставили резултате су Интел, ХПЕ, Гигабите, Асус и Делл.