Nvidia の人工知能チップが最新の MLPerf ベンチマーク テストで首位を獲得

ジャカルタ - MLCommonsと呼ばれる人工知能ベンチマークグループは、9月11日月曜日、トップハードウェアが人工知能モデルをどれだけ速く実行できるかを決定する新しいテスト結果を明らかにしました。

大規模言語モデルのテストでは Nvidia Corp のチップが最高の成績を収め、Intel Corp 製の半導体が 2 番目に成績が良かった。

新しい MLPerf ベンチマークは、CNN ニュース記事を要約した 60 億のパラメーターを備えた大規模な言語モデルに基づいています。このベンチマークは、人工知能データ処理の「推論」部分をシミュレートし、生​​成人工知能ツールの背後にあるソフトウェアを強化します。

Nvidia のチップは、主力の 8 つの H100 チップを中心に構築された推論ベンチマークでトップの勝者となりました。 Nvidia は、人工知能モデルのトレーニング市場を独占してきましたが、推論市場を独占することはできませんでした。

Nvidia Accelerated Computing マーケティング ディレクターの Dave Salvator 氏は、「ご覧のとおり、当社は全面的に優れたパフォーマンスを提供しており、またすべてのワークロードでも優れたパフォーマンスを提供しています」と述べています。

Intel の成功は、同社が 2019 年に買収した Habana 部門で製造された Gaudi2 チップに基づいています。Gaudi2 システムは Nvidia のシステムより約 10% 遅いです。

ロイター通信が伝えたところによると、ハバナの最高執行責任者エイタン・メディナ氏は「われわれはこの推論の結果を非常に誇りに思っており、Gaudi2の優れた価格パフォーマンスを示している」と語った。

Intelは、自社のシステムはNvidiaのものよりも安い（Nvidiaの前世代100システムの価格程度）と述べているが、チップの正確な製造コストについては言及を避けた。

Nvidiaはチップのコストについても言及することを拒否した。 9 月 8 日金曜日、Nvidia は、MLPerf ベンチマークの結果のパフォーマンスを 2 倍にするソフトウェア アップデートを間もなく展開する計画を発表しました。

アルファベットの子会社であるグーグルも、昨年8月のクラウドコンピューティングカンファレンスで発表した自社製チップの最新バージョンの性能を披露した。