Çfarë mat MLPerf v6.0
MLPerf është grupi më i përdorur i pikave referuese për trajnimin e modeleve të AI. Ai teston se sa shpejt dhe me efikasitet mund të trajnojë hardueri një sërë rjetesh nervore — nga klasifikimi i imazheve deri te përpunimi i gjuhës natyrore — duke përdorur korniza reale si PyTorch dhe TensorFlow. Raundi v6.0 shtoi ngarkesa të reja pune dhe rregulla më të rrepta për raportimin e energjisë, duke i bërë rezultatet më të rëndësishme për qendrat e të dhënave në prodhim.
NVIDIA paraqiti rezultate për GPU-të Blackwell në disa kategori, duke përfshirë ekzekutimet më të mëdha të trajnimit në shkallë. Kompania raportoi se sistemet e saj arritën kohët më të shpejta të trajnimit të regjistruara ndonjëherë në MLPerf, shpesh me diferenca të mëdha ndaj mbajtësve të mëparshëm të rekordeve. Pikat referuese treguan gjithashtu se arkitektura Blackwell shkallëzohet pothuajse në mënyrë lineare kur shtohen më shumë GPU, një kërkesë kyçe për ndërtimin e grupimeve masive të përdorura për të trajnuar modele AI të përparuara.
Pse ka rëndësi rekordi
Për kompanitë që garojnë për të zhvilluar sisteme AI më të mëdha dhe më të afta, shpejtësia e trajnimit përkthehet drejtpërdrejt në cikle më të shkurtra përsëritjeje dhe kosto më të ulëta. Një GPU që mund të trajnojë një model gjuhësor të nivelit të lartë në ditë në vend të javëve kursen miliona në faturat e energjisë elektrike dhe llogaritjes në renë kompjuterike. Rezultatet e Blackwell sugjerojnë se NVIDIA ka ngritur përsëri standardin për atë që është e mundur në infrastrukturën e AI.
Kompania nuk zbuloi çmime specifike ose afate kohore të disponueshmërisë për GPU-të Blackwell të përdorura në pikat referuese. Por paraqitja në MLPerf konfirmon se çipat po kalojnë nga letra në silikon real — dhe se ato japin premtimet e performancës që drejtuesit e kompanisë kanë bërë për muaj të tërë.
Konkurrentët e NVIDIA, përfshirë AMD dhe Intel, kanë paraqitur gjithashtu rezultate MLPerf në raundet e fundit, por asnjë nuk ka arritur ende xhiron e pastër dhe efikasitetin e sistemeve Blackwell. Hendeku mund të ngushtohet ndërsa arkitekturat rivale piqen, por për momentin, NVIDIA mban një epërsi komanduese në pikën referuese të trajnimit të AI që ka më shumë rëndësi për hipershkallë
