MLCommons 関係者はまた、StabilityAI の Stable Diffusion XL モデルに基づいた 2 番目のテキストから画像へのジェネレーターを MLPerf ベンチマーク スイートに追加しました。人工知能ベンチマークグループのMLCommonsは水曜日、最高級ハードウェアがAIアプリケーションを実行してユーザーに応答できる速度を評価する一連の新しいテストと結果を発表した。
MLCommons によって追加された 2 つの新しいベンチマークは、AI チップとシステムがデータが詰め込まれた強力な AI モデルから応答を生成できる速度を測定します。この結果は、 ChatGPTなどの AI アプリケーションがユーザーのクエリに対してどれだけ早く応答を提供できるかを大まかに示しています。
新しいベンチマークの 1 つは、大規模な言語モデルの質疑応答シナリオの速度を測定する機能を追加しました。Llama 2と呼ばれるこれには 700 億のパラメータが含まれており、Meta Platforms によって開発されました。MLCommons 関係者はまた、 Stability AI のStable Diffusion XL モデルに基づいた、 MLPerfと呼ばれる 2 つ目のテキストから画像へのジェネレーターをベンチマーク ツール スイートに追加しました。
Alphabet のGoogleやSupermicroなどによって構築されたNvidia の H100チップを搭載したサーバーと、 Nvidia自体が、そのままのパフォーマンスで両方の新しいベンチマークを簡単に獲得しました。いくつかのサーバー ビルダーが、同社のそれほど強力ではない L40S チップをベースにした設計を提出しました。
サーバービルダーの Krai は、Nvidia の最先端プロセッサよりも消費電力が大幅に少ない Qualcomm AI チップを使用した画像生成ベンチマークの設計を提出しました。Intelも、Gaudi2 アクセラレータ チップに基づく設計を提出しました。同社は業績を「堅調」と評価した。
人工知能ベンチマークグループのMLCommonsは水曜日、最高級ハードウェアがAIアプリケーションを実行してユーザーに応答できる速度を評価する一連の新しいテストと結果を発表した。
MLCommons によって追加された 2 つの新しいベンチマークは、AI チップとシステムがデータが詰め込まれた強力な AI モデルから応答を生成できる速度を測定します。この結果は、 ChatGPTなどの AI アプリケーションがユーザーのクエリに対してどれだけ早く応答を提供できるかを大まかに示しています。
新しいベンチマークの 1 つは、大規模な言語モデルの質疑応答シナリオの速度を測定する機能を追加しました。Llama 2と呼ばれるこれには 700 億のパラメータが含まれており、Meta Platforms によって開発されました。
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MLCommons 関係者はまた、 StabilityAI のStable Diffusion XL モデルに基づいた、 MLPerfと呼ばれる 2 つ目のテキストから画像へのジェネレーターをベンチマーク ツール スイートに追加しました。
Alphabet のGoogleやSupermicroなどによって構築されたNvidia の H100チップを搭載したサーバーと、 Nvidia自体が、そのままのパフォーマンスで両方の新しいベンチマークを簡単に獲得しました。いくつかのサーバー ビルダーが、同社のそれほど強力ではない L40S チップをベースにした設計を提出しました。
サーバービルダーの Krai は、Nvidia の最先端プロセッサよりも消費電力が大幅に少ない Qualcomm AI チップを使用した画像生成ベンチマークの設計を提出しました。
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Intelも、Gaudi2 アクセラレータ チップに基づく設計を提出しました。同社は業績を「堅調」と評価した。
AI アプリケーションを導入する際に重要な尺度は、生のパフォーマンスだけではありません。高度な AI チップは膨大な量のエネルギーを消費するため、AI 企業にとって最も重要な課題の 1 つは、最小限のエネルギーで最適なパフォーマンスを発揮するチップを導入することです。
MLCommons には、消費電力を測定するための別のベンチマーク カテゴリがあります。
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