- 5 月 7 日消息，當地時間 5 月 5 日，英特爾宣布成為唯一在 MLPerf Client v0.6 基準測試中實現全 NPU 支持的企業。英特爾表示，該結果標志著行業首個針對客戶端 NPU 的大語言模型（LLM）性能標準化評估。測試數據顯示，英特爾酷睿 Ultra 200 處理器在 GPU 和 NPU 上的輸出速度遠超人類平均閱讀速度。英特爾客戶端 PC 產品營銷副總裁兼總經理丹尼爾?羅杰斯（Daniel Rogers）表示，“我們很榮幸能夠引領行業，實現客戶端 PC 平臺的全 NPU 加速和領先
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- 雖然 Nvidia GPU 在 AI 訓練中的主導地位仍然是無可爭議的，但我們可能會看到早期跡象，表明在 AI 推理方面，這家科技巨頭的競爭正在加劇，尤其是在能效方面。然而，Nvidia 新 Blackwell 芯片的純粹性能可能很難被擊敗。今天早上，ML Commons 發布了其最新的 AI 推理競賽 ML Perf Inference v4.1 的結果。本輪融資包括使用 AMD Instinct 加速器
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- 去年英偉達為了適應美國政府對尖端人工智能（AI）芯片新的出口管制，推出中國特供版的H20計算卡，基于Hopper架構打造，取代了以往銷售的A800和H800。雖然性能有不小的下降，但是可以滿足部分客戶的使用需求，而英偉達也獲得了更多的收益。至于H20和全球范圍內熱賣的H100之間規格有多大差異，具體性能差多少，英偉達并沒有透露。據Wccftech報道，H20現身Geekbench
6數據庫，顯示其配備了78組SM。搭載GH100芯片完整的配置為144組SM，不過實際的H100產品中沒有全部打開，其
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- 從復雜的算法交易和交易前風險評估到實時市場數據傳輸，當今領先的交易公司、做市商、對沖基金、經紀商和交易所都在不斷追求最低時延的交易執行，以獲得競爭優勢。AMD與全球領先的高級交易和執行系統提供商Exegy合作，取得了創世界紀錄的STAC-T0基準測試結果，實現了最低 13.9 納秒 ( ns ) 的交易執行操作時延。相比此前的記錄，這一結果可令 tick-to-trade 時延至多降低 49%，是迄今為止發布的最快 STAC-T0 基準測試結果1。此前的最高速度記錄為 24.2 納秒，同樣來自采用 AMD
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- 多年來，英偉達在許多機器學習基準測試中占據主導地位，現在它又多了兩個檔次。MLPerf，有時被稱為“機器學習的奧林匹克”的人工智能基準測試套件，已經發布了一套新的訓練測試，以幫助在競爭計算機系統之間進行更多更好的同類比較。MLPerf 的一項新測試涉及對大型語言模型的微調，該過程采用現有的訓練模型，并用專業知識對其進行更多訓練，使其適合特定目的。另一個是圖神經網絡，一種機器學習，一些文獻數據庫背后的一種機器學習，金融系統中的欺詐檢測，以及社交網絡。即使使用谷歌和英特爾的人工智能加速器的計算機增加和參與，由
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- ●? ?大量模擬數百個人工智能加速器●? ?深度評估網絡性能和可擴展性并加快上市時間，且成本低于現有的解決方案●? ?準確還原人工智能和機器學習工作負載的真實網絡行為，具備高仿真度且可重復驗證是德科技的AI數據中心測試平臺為網絡工程師提供了一個精確模擬AI負載的新選擇。通過比較使用是德科技硬件負載設備的測試結果和基于真實AI加速器的測試結果評估網絡性能是德科技近日宣布，針對人工智能（AI）和機器學習（ML）基礎設施生態系統，推出了 AI數據中心測
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- 現有移動基準測試的關聯性和準確性在過去幾個月里飽受詬病。從人造基準程序被曝光且測試結果漏洞百出，到某研 ...
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- 香港科技大學計算機科學及工程學系于第十一屆中國國際高新技術成果交易會中展示射頻識別技術基準測試方法學的研究，并與商界交流及分享研究成果。
射頻識別技術基準測試方法學的研究范疇廣泛，而「多天線多標簽」測試研究則為其中一個應用范圍，亦是該系在今屆交易會中所展示的主要項目。于展會期間，研究人員向在場參觀的廠商、學術界人士講解研究項目的目標及研究過程，并分享研究測試中所遇的挑戰和所得的成果。研究小組期望把項目的研究結果和心得跟業界交流，以協助商界解決在應用射頻識別技術上的問題，藉以鼓勵不同的業界使用射頻
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- 測試響應：基準測試能有效地比較能量效率嗎？ 工具和基準開始紛紛出臺，試圖解決如何比較兩個處理器功率和能量效率的問題。 要點 功率基準測量的是完成一項任務的能量，而不是能耗率。 能量效率逐漸成為區分兩個類似處理器的一種更重要的因素。 功率基準測試必須使能耗與“足夠好”的性能處理有效點均衡。 現在還不太清楚如何能公正地采用一種一致的方法測量能量效率。 用來比較兩種可供選擇的處理器的相對性能的基準，嚴格說來是提高設計生產率的工具。基準測試本身并不能使技術難題得以解決，但卻能縮短開發人員為某個項目挑選
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