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GoogleTPU训炼BERT要是23秒,华为公司AI集成ic超英伟达显卡V100,MLPerf公布

晓查 只想说 凹非寺量子位 报导 | 微信公众号 QbitAI

今日,人工智能技术制造行业权威性“显卡跑分”MLPerf训练v0.7公布,它是该显卡跑分发布至今第三次发榜。

英伟达刚公布的A100 GPU、谷歌将要发布的TPUv4,2个怨家的AI芯片性能孰强孰弱,在这一份总榜里都能见到。

除开俩家AI大佬相斗,本次也是我国芯片初次在总榜中现身,来源于华为公司的昇腾910芯片评测考试成绩曝出,性能一度跨越了英伟达同行业。

MLPerf测试內容

伴随着AI技术性的发展,2020年的测试标准进一步增加了难度系数。

MLPerf训练测试标准包含图像分类、汉语翻译、推荐算法和中国围棋等八个深度学习每日任务中,最后結果是这8项每日任务的训练時间,速率越来越快则性能越强。

实际的8项每日任务內容以下:

在其中后三项是新添加或制定的规范:

1、BERT:用Wikipedia词库训练BERT,它是初次将BERT引进MLPerf测试标准。

2、DLRM:用Criteo AI Lab的Terabyte点击量数据训练的深度神经网络强烈推荐实体模型(DLRM),普遍用以网上购物强烈推荐、百度搜索和社交网络內容排列。

3、Mini-Go:以前的MLPerf v0.5和v0.6也是有训练中国围棋的增强学习每日任务,但确是迷你型旗盘,本次v0.7将旗盘扩张为19x19全规格,这更能体现科研成果。

掌握过测试內容后,大家讨论一下每家的显卡跑分考试成绩。

BERT训练刷新记录

2020年英伟达和谷歌俩家企业都取出了自身最強的硬件配置参加市场竞争。

英伟达层面,她们摆脱了16项AI训练测试记录,而谷歌则表明,自身在所有8项每日任务中有6项得到 了最大考试成绩。

归功于俩家的猛烈市场竞争,AI训练速率拥有迅猛发展。有一些在五年前还必须训练3周的每日任务,如今只需不上一分钟就可以进行,基本上是一年提升一个量级。

让人印像最刻骨铭心的還是BERT,这一NLP实体模型在刚发布时必须训练三天時间。

上年,谷歌用1024块TPUv3将训练時间减少到76分鐘,英伟达又用1472个V100 GPU将训练時间进一步降低到53分钟。

在全新的MLPerf中,英伟达只花了49秒就完成了BERT的训练,她们用了一台包括2048个A100 GPU的高性能计算机SuperPOD。

做为比照,英伟达还表明,谷歌用16个TPUv3训练了56.七分钟才进行。(看一下,大家才用了不上一分钟!)

殊不知,事实上谷歌比她们的速率更快,谷歌的一个科学研究新项目应用了4096块TPU芯片,在训练BERT上得到 了肯定最大的考试成绩——23秒!

必须留意的是,此次训练BERT的数据和上年并不相同,可是把BERT训练時间减少到30秒内早已充足令人震惊。

谷歌宣称,迅速训练BERT用的是全世界更快的深度学习训练超级计算机,其內部有4096个TPU v3芯片和数以百计CPU服务器,全部芯片都根据超迅速、集成电路工艺的订制互联开展联接,可出示430PFLOP的最高值性能。

这台超级计算机在4项每日任务上都把训练時间缩到30秒内。

华为公司芯片初次现身

此外,在训练芯片总榜上,大家初次看到了国内芯片的影子。

中科院深圳优秀技术性研究室出示了华为公司昇腾910的测试考试成绩,尽管仅测试了ResNet-50一项,可是同样经营规模的状况下,其速率早已超出了英伟达的V100 GPU。

一样应用128个酷睿i5铂金CPU和512个AI加快芯片,昇腾910在ImageNet每日任务中,训练ResNet-50只需1.59分鐘,而英伟达V100必须2.35分鐘。

华为公司昇腾910不但能够运作研发的MindSpore架构,也可以运作谷歌的TensorFlow架构。二者性能差别不大,后面一种的训练時间为1.53分钟,比在MindSpore架构上运作時间短些。

但是,从这一份总榜中能够看得出,国内AI芯片任重而道远,英伟达仍在商业服务行业占有主导性。

参加测试的好几家企业应用的均是英伟达GPU,前不久发布的A100 GPU也快速获得商业。Dell、阿里巴巴、富士通、腾讯官方、的浪潮,乃至连谷歌自身,全是英伟达的顾客。

并且京东方将终止为华为公司代工生产芯片,使华为公司自研AI芯片的将来蒙到了一层黑影。

谷歌TPUv4泄漏

本次MLPerf显卡跑分还泄漏了谷歌新一代TPU的性能指标值。

对比两年前的TPUv3,谷歌的TPUv4产生均值2.7倍的性能提高。

更恐怖的是,谷歌23秒训练完BERT应用的是TPUv3,而应用256块TPUv4训练BERT的時间是1.82分鐘。

对于更规模性的TPUv4测算群集会产生如何可怕的考试成绩,也许只有等谷歌宣布公布后才可以了解。

有关MLPerf

MLPerf是业界首套房考量深度学习硬件软件性能的通用性标准,由图灵奖获得者David Patterson协同谷歌和几家知名高等院校于2018进行。

MLPerf标准同盟目前83家组员,包含谷歌、英伟达、微软公司、Facebook、阿里巴巴网等73家公司和斯坦福大学哈佛大学、多伦多大学等10所高等院校。

2018,MLPerf公布了首例AI训练测试标准v0.5,v0.7是第三个AI训练显卡跑分总榜。上年,该机构还公布过AI逻辑推理测试标准v0.5,国内芯片阿里巴巴含光800曾得到 多种第一。

总榜详细地址:

https://mlperf.org/training-results-0-7

https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/google-breaks-ai-performance-records-in-mlperf-with-worlds-fastest-training-supercomputer

https://blogs.nvidia.com/blog/2020/07/29/mlperf-training-benchmark-records/

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