MLperf排名公布：谷歌、英伟达再屠榜，「国产队」表现抢眼！
编辑按：本文转载至微信公众号 “新智元”,贝壳投研经授发布.
想着手建立自己的机器学习系统，面对市场上品种繁多的服务器无从下手
这里有一份专业的选购指南给你。
今天，ML Commons协会公布了基于ML Perf v1.0标准的最新测试结果。这份测试结果中基本涵盖了主流的机器学习服务器系统，并且从不同维度对系统性能给出了评价指标。大家大可以依据自己的用途和预算来选择合适的产品。
最新一轮基准测试收到了 13 个单位提交的测试报告，并发布了 650 多个经过同行评审的结果，涉及从边缘设备到数据中心服务器的机器学习系统。
相比之前基本是NIVIDIA和谷歌两家龙虎斗的场面，如今可以看到越来越多的厂家热衷于提交MLPerf的测试结果。一方面可以说是为自己产品打广告的好机会，另一方面从侧面也反映出如今市场对于AI计算需求的不断提升。
此次包括来自戴尔、富士通、技嘉、谷歌、Graphcore、Habana Labs、浪潮、英特尔、联想、宁畅、NVIDIA、PCL & PKU 和超微，都在不同领域提交了自己产品的测试结果。
什么是MLperf？
2018年，来自百度、谷歌、哈佛、斯坦福以及UCB大学的工程师和科学家们共同开会探讨推动了MLPerf测试的诞生。这项测试旨在推动机器学习领域技术的发展，也为衡量机器学习系统性能建立了一个相对权威的标准。
MLPerf是一系列测试机器学习性能表现的标准。它通过在一个标准目标下训练机器学习模型的时间，作为一套系统性能的测量标准。其中训练任务包括图像识别、物体探测、NLP自然语言处理以及强化学习等。而在最新的1.0版本中，MLCommons又增加了两项新的测试项目：语音-文字转换以及3D医学图像处理。
测试领域 | 测试标准 | 数据集 | 质量目标 | 参考模型 |
视觉 | 图像分类 | ImageNet | 75.90% classification | ResNet-50 v1.5 |
视觉 | 医学图像分割 | KiTS19 | 0.908 Mean DICE score | U-Net3D |
视觉 | 物体探测（小质量） | COCO | 23.0% mAP | SSD |
视觉 | 物体探测（大质量） | COCO | 0.377 Box min AP and 0.339 Mask min AP | Mask R-CNN |
语言 | 语音识别 | LibriSpeech | 0.058 Word Error Rate | RNN-T |
语言 | 自然语言处理 | Wikipedia 2020/01/01 | 0.72 Mask-LM accuracy | BERT-large |
商业 | 推荐 | 1TB Click Logs | 0.8025 AUC | DLRM |
研究 | 强化学习 | Go | 50% win rate vs. checkpoint | Mini Go (based on Alpha Go paper) |
MLPerf衡量的是包括机器学习的模型、软件以及硬件的综合性能，在最新一期的测试结果中，最佳测试结果性能提升达到了2.1倍，这也体现出在机器学习领域硬件、软件和系统规模的大幅度提升。
随着机器学习应用领域不断扩展，MLPerf 也在积极调整和扩展自己的测试基准。在 MLPerf Training v1.0版本中，MLCommons 新增了两个新的基准测试，来衡量语音到文本和 3D 医学成像的性能。
这些新基准利用以下参考模型
Speech-to-Text with RNN-T : RNN-T: Recurrent Neural Network Transducer 是一种自动语音识别 (ASR) 模型，在 LibriSpeech 的子集上进行训练。给定一个语音输入序列，它预测相应的文本。RNN-T 是 MLCommons 的参考模型，通常用于语音到文本系统的生产。
使用 3D U-Net 进行 3D 医学成像：3D U-Net 架构在 KiTS 19 数据集上进行训练，以查找和分割肾脏中的癌细胞。该模型识别 CT 扫描中的每个体素是属于健康组织还是肿瘤。
闲言少叙，我们来看看在新标准下榜单有何变化。
详细榜单在此：https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vR-LL3CUcDDv_wr1JTDJnE1npU9c5uj0YxJdvwUpC-kXbQzBNf5dLKOycUmrnJdjqzjtMP-9ILlKz9V/pubhtml?gid=0&single=false&widget=false&headers=false&chrome=true
英伟达仍然是AI计算领域霸主
这份榜单里面既有戴尔DSS8440这样的主流服务器产品，也有采用了4096个NVIDIA A100加速器的NVIDIA dgxa100性能怪兽。
从硬件配置来看，越来越多的系统趋于采用相似的解决方案，即主流的服务器CPU与专用AI计算加速器（基本都是NVIDIA A100）配合来解决不同目的的计算需求。
NVIDIA几乎垄断了AI加速计算领域
在AI加速方面谷歌还在坚持采用自家的TPU解决方案，不过从测试成绩来看，谷歌的实力仍然不容小觑。
在CPU的选择上，AMD可谓高歌猛进：榜单上采用AMD EPYC服务器专用CPU的系统从数量上已经超越了采用英特尔至强方案。
另外在榜单中我们还看到了采用华为鲲鹏920处理器和昇腾910 AI处理器搭配超算平台的身影，在图像分类和自然语言处理方面表现亮眼。
鉴于AI计算领域日趋火热，未来这份榜单想必会吸引更多厂家加入。
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