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国产AI芯片性能登顶:12倍NVIDIA国产AI芯片性能登顶-手机行情

作者:admin 来源:未知 更新日期:2019-11-16 浏览次数:

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   [摘要]11月7日,MLPerf基准联盟公布首轮AI推理基准测试结果,阿里巴巴平头哥的AI芯片含光800在Resnet50基准测试中获得单芯片性能第一。 11月7日,MLPerf基准联盟公布首轮AI推理基准测试结果,阿里巴巴平头哥的AI芯片含光800在Resnet50基准测试中获得单芯片性能第一。 MLPerf推理基准测试设有五个基准,每个对应四种场景,重点面向图像分类、对象检测和机器翻译等常见机器学习任务。 测试者可以选择提交任何基准及相应场景的结果。

  
 

   含光800参加了适用于图像分类任务的基准测试,在离线模式(Offlinemode)、服务模式(Servermode)、多路模式(Multistreammode)和单路模式(Singlestreammode)四个场景都取得了单芯片第一的成绩。

  
 

   离线模式测试的是芯片推理的最大吞吐量,最能考验芯片的计算、存储、通信等基本功。 含光800的成绩为,单芯片性能是谷歌TPUv3的倍、NvidiaT4的12倍。

  
 

   MLPerf是业内首套衡量机器学习软硬件性能的通用基准,由图灵奖得主DavidPatterson联合谷歌和几所著名高校于2018年发起。 MLPerf基准联盟现有50多家成员,包括谷歌、微软、Facebook、阿里巴巴等企业和斯坦福、哈佛、多伦多大学等高校。

  
 

   继AI训练基准、之后,MLPerf在今年6月推出AI推理基准。

  
 

   参加本轮推理基准测试并提交结果的公司共14家,谷歌(TPUv3)、英伟达(T4、RTX、Xavier)、英特尔(CLX9282、NNPI-1000)、Habana(Goya)等呈现了当前AI推理系统最高水平的竞逐。

  
 

   今年9月问世的含光800是阿里巴巴第一款正式流片的AI芯片,基于台积电12nm工艺生产,其性能突破得益于软硬件的协同设计:采用平头哥自研架构,有效降低内存访问延时;集成达摩院的创新算法,深度优化CNN及视觉类算法,大幅提升视觉计算效率。 含光800主要用于云端视觉场景,现已大规模应用于阿里巴巴集团内多个场景,如视频图像识别/分类/搜索、城市大脑等,未来还可应用于医疗影像、自动驾驶等领域。 今后,含光800的算力将通过阿里云对外输出。

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