近日，國際測試委員會（BenchCouncil）在2020青島創新節期間舉辦的的智能計算機大會和芯片大會聯合主論壇上發布了國際首個智能超級計算機榜單HPC AI500。日本富士通公司奪得榜首，騰訊公司位列第四，中日美三國公司包攬榜單前九。

通過科學合理的實驗，HPC AI500榜單從人工智能性能評價標準AIBench中選取了最能代表智能超算應用場景的測試程序：圖像分類和極端天氣分析（目標檢測）。考慮到模型精度在人工智能領域的重要性，HPC AI 500使用每秒有效浮點操作數（VFLOPS）作為主要的性能指標， 該指標是一個兼顧系統性能和模型精度的指標。除了VFLOPS，HPC AI500同時還使用訓練人工智能模型所需時間和相應模型所能達到的精度作為輔助指標。

榜單顯示，來自日本富士通公司推出的智能超級計算機系統以每秒3.141億億次的有效浮點運算速度位列榜首。排名第二和第三的智能超級計算機系統分別來自美國谷歌公司和日本索尼公司，由中國騰訊公司推出的智能超級計算機系統則排榜單第四位。榜單上前三的智能超級計算機系統均通過使用大規模的人工智能加速器（如GPU，TPU等）和相應的高性能算法來提高人工智能的性能。折桂的日本富士通公司的智能超級計算機系統使用了多達2048塊的Tesla V100GPU，并提出了新穎的通訊算法來優化不同層次。

此外，國際測試委員會（BenchCouncil）還發布了智能芯片性能榜單，對近20款主流人工智能芯片配置進行了性能排名。該排行榜基于最新的人工智能性能評價標準AIBench。AIBench旨在客觀公正、綜合全面地評價當前蓬勃發展的各類人工智能系統，引領人工智能系統的研發走向正確的方向。它包含3個互聯網人工智能場景和17個人工智能任務，能夠反映真實的人工智能應用場景，由國際測試委員會（BenchCouncil）聯合阿里、騰訊、微軟亞研、Paypal 等國內外17家知名互聯網企業共同發布，是目前最全面的人工智能性能評價標準。

智能芯片性能榜單對多種硬件做了性能排名，對芯片購買方有借鑒意義，也對智能芯片的設計方向具有參考價值。對于圖像分類負載，Google出品的 TPU 性能達到英偉達GPU的8倍以上，但是通用性不及英偉達 GPU，在部分負載上軟件開發者需要對其做針對性的優化，會帶來額外的開發成本。同時榜單中可以看出，Facebook主導的開源軟件框架Pytorch 雖然支持 TPU，但是性能很差，尤其是 I/O 利用率遠不及 Google 主導的軟件框架Tensorflow，導致 TPU 無法發揮全部性能。目前國內很多廠商在智能芯片上的投入很大，但是卻忽視了與軟件開發框架的協同優化。Google對TPU和Tensorflow的軟硬件協同設計與優化值得國內智能芯片廠商借鑒和學習。

另外，記者獲悉，2020年國際測試委員會成就獎和新星獎于10月31日揭曉。明尼蘇達大學David Lilja教授和蘇黎世聯邦理工大學Torsten Hoefler教授分別獲得成就獎和新星獎。

國際測試委員會發布面向現代負載的CPU性能評價標準。發布現代負載的性能評價標準BENCHCPU，旨在引導芯片產業轉向現代計算機應用負載的新賽道，從而尋求新的突破。

針對現代應用負載特征，BENCHCPU采用層次化分析方法，從應用程序運行的計算邏輯、執行邏輯、實際執行三個層次對現代應用負載進行評測。BENCHCPU融合了現代應用負載與傳統應用負載。現代應用負載主要為人工智能推斷程序、大數據分析程序， 傳統應用負載主要為編譯、壓縮、仿真等應用集合。這些應用程序可以在多類處理器平臺上部署運行。BENCHCPU還會進一步擴展應用負載范圍，并在計算邏輯層進行負載精簡，推出評價標準測試集合。同時定義規范的測試流程，開展基于BENCHCPU的公開評測。

國際測試委員會（BenchCouncil）呼吁更多的工業界和學術界伙伴加入BENCHCPU項目。
責任編輯：YYX