基准

2023年 5月 15日

使用 Alpa 和 Ray 在大型 GPU 集群中高效扩展 LLM 训练

近年来，大型语言模型（ LLM ）的数量激增，它们超越了传统的语言任务，扩展到生成式人工智能这包括像 ChatGPT 和 Stable…
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2023年 5月 5日

使用 VMware vSphere 8 和 NVIDIA BlueField DPU 加速 Redis 性能

向现代分布式工作负载的转变，以及更高的网络速度，增加了基础设施服务的开销。为企业提供动力的应用程序可用的 CPU 周期较少。部署数据处理器（…
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2023年 4月 18日

新的 GPU 库降低了 Apache Spark ML 的计算成本

Spark MLlib是Apache Spark用于大规模machine learning并且提供了许多流行的机器学习算法的内置实现。
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2023年 4月 18日

使用 NVIDIA Isaac ROS 开发人员预览版 3 构建高性能机器人应用程序

机器人的复杂性正在增加，具有更高的自主性、更多的传感器数量和多样性，以及更多基于传感器融合的算法。
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2023年 4月 5日

通过 AI 的全栈优化在 MLPerf 推理 v3.0 中创下新纪录

目前最令人兴奋的计算应用程序依赖于在复杂的人工智能模型上进行训练和运行推理，通常是在要求苛刻的实时部署场景中。需要高性能、
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2023年 2月 9日

通过 GROMACS 大幅提高多节点 NVIDIA GPU 的可扩展性

GROMACS 是一种广泛用于模拟生物分子系统的科学软件包，在理解对疾病预防和治疗重要的重要生物学过程中发挥着至关重要的作用。
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2023年 2月 2日

针对 NVIDIA GPU 的低延迟交易和快速回测的深度神经网络基准

降低对新市场事件的响应时间是算法交易的一个驱动力。对延迟敏感的交易公司通过在其系统中部署诸如现场可编程门阵列（ FPGA ）和专用集成电路（…
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2022年 11月 9日

领先的 MLPerf Training 2.1 ，具有针对 AI 的全栈优化

MLCommons 开发的 MLPerf 基准是组织衡量其机器学习模型跨工作负载培训性能的关键评估工具。
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2022年 6月 30日

为 NVIDIA MLPerf Training v2.0 性能提供动力的全堆栈优化

MLPerf benchmarks 由工业界、学术界和研究实验室的人工智能领导者组成的联盟开发，旨在提供标准、公平和有用的深度学习性能测量。
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2022年 6月 1日

通过全栈创新推动高性能计算

高性能计算（HPC）已成为科学发现的基本工具。 无论是发现新的拯救生命的药物，对抗气候变化，还是创建精确的世界模拟，
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2022年 4月 6日

在 MLPerf 推理 2.0 上获得最佳性能

Megatron 530B 等机型正在扩大人工智能可以解决的问题范围。然而，随着模型的复杂性不断增加，它们对人工智能计算平台构成了双重挑战：
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2022年 3月 1日

使用最新的由 NVIDIA 驱动的实例，在云端节省时间和金钱

人工智能正在改变每一个行业，实现传统软件无法实现的强大的新应用程序和用例。随着人工智能的不断扩散，以及人工智能模型的规模和复杂性的不断增加，
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2021年 12月 1日

通过全堆栈优化提升 NVIDIA MLPerf Training v1.1 的性能

自 v1.0 以来已经过去了五个月，所以是时候进行新一轮 MLPerf 培训基准了。在这个 v1.1 版本中，
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