最新MLPerf基準測試表明，NVIDIA已將其在AI推理性能和能效方面的高標準擴展到Arm以及x86計算機。

根據今日發布的基準測試結果，NVIDIA在使用x86及Arm CPU進行AI推理時取得了最佳成績。

這是NVIDIA連續第三次在MLCommons推理測試中創造性能和能效紀錄。MLCommons是一家成立于2018年5月的行業基準測試組織。

這場測試是第一次在Arm系統上進行數據中心類別的測試，這使用戶在部署AI這一目前最具變革性的技術時有了更多的選擇。

無與倫比的性能

在最新一輪測試中，由NVIDIA AI平臺驅動的系統在所有七項推理性能測試中都名列前茅，這些系統來自NVIDIA和其九家生態系統合作伙伴，包括阿里巴巴、戴爾科技、富士通、技嘉、慧與、浪潮、聯想、寧暢和超微。

NVIDIA是唯一一家在本輪和迄今為止每一輪測試中取得所有MLPerf測試結果的公司。

推理（Inference）指計算機通過運行AI軟件來識別對象或進行預測。在這個過程中，計算機使用深度學習模型來過濾數據，進而發現人類所無法捕捉的結果。

MLPerf推理基準測試基于當今最常用的AI工作負載和場景，涵蓋計算機視覺、醫學影像、自然語言處理、推薦系統、強化學習等。

因此，無論用戶部署何種AI應用，都可以通過NVIDIA創造自己的紀錄。

為什么性能十分重要

隨著AI用例從數據中心擴展到邊緣和其他領域，AI模型和數據集將不斷增加。就是為什么用戶需要既可靠又能靈活部署的性能。

MLPerf讓用戶有信心做出明智的購買決定。該組織得到了幾十家行業領導者的支持，包括阿里巴巴、Arm、百度、谷歌、英特爾和NVIDIA，因此這些測試是透明的和客觀的。

將Arm靈活應用于企業AI

憑借在能效性能上的不斷增長和不斷擴展的軟件生態系統，Arm架構正在向全球各地的數據中心進軍。

最新基準測試表明，作為GPU加速的平臺，在AI推理工作中，使用Ampere Altra CPU的Arm服務器與具有類似配置的X86服務器提供的性能幾乎相同。事實上，在其中的一項測試中，Arm服務器的性能甚至超過了類似配置的x86系統。

NVIDIA一直以來支持所有類型的CPU架構，十分高興地看到Arm在同行評審的行業基準測試中能夠證明其AI性能。

Arm高性能計算和工具高級總監David Lecomber表示：“作為MLCommons的創始成員，Arm致力于通過創建標準和基準來更好地應對挑戰并激發加速計算行業的創新。”

“最新推理結果表明，Arm CPU和NVIDIA GPU驅動的Arm系統已能夠應對數據中心中的各種AI工作負載。”

NVIDIA合作伙伴展示其AI性能

NVIDIA AI技術得到了廣大和日益擴展的生態系統的支持。

在最新基準測試中，七家OEM廠商共提交了22個GPU加速的平臺。

這些服務器中的大多數型號都是NVIDIA認證系統，經驗證可以運行多種加速工作負載，而且其中很多型號都支持上個月正式發布的NVIDIA AI Enterprise軟件。

參與本輪測試的合作伙伴包括戴爾科技、富士通、慧與、浪潮、聯想、寧暢、超微以及云服務提供商阿里巴巴。

軟件的力量

NVIDIA能夠在所有AI用例中取得成功的一個關鍵因素是其完整的軟件棧。

在推理方面，這包括針對各種用例的預訓練AI模型。NVIDIA TAO Toolkit運用遷移學習為特定應用定制這些模型。

NVIDIA TensorRT軟件對AI模型進行了優化，使其能夠最有效地運用內存并且實現更快的運行速度。NVIDIA經常使用該軟件進行MLPerf測試，該軟件可用于X86和Arm的系統。

在這些基準測試中，NVIDIA還采用了NVIDIA Triton 推理服務器軟件和多實例GPU（MIG）功能。它們為所有開發者提供了通常需要專家級程序員才能實現的性能。

隨著該軟件棧的不斷改進，與四個月前的MLPerf推理基準測試相比，NVIDIA提升了高達20%的性能和15%的能效。

NVIDIA在最新測試中所使用的所有軟件都可以從MLPerf資源庫中獲得，因此任何人都可以重現NVIDIA的基準測試結果。NVIDIA會陸續將這些代碼添加到NVIDIA的深度學習框架和容器中，用戶可在NVIDIA的GPU應用軟件中心NGC上獲得這些框架和容器。

其作為全棧式AI平臺的一部分，支持所有主要的處理器架構，已在最新行業基準測試中得到了驗證，并可通過多家合作伙伴獲取，助力客戶應對當今的實際AI工作任務。