- 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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- 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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- Graphcore?（擬未）正式發布其參與MLPerf測試的最新結果。本次提交中，Graphcore使用新發布的Bow系統分別在圖像分類模型ResNet-50和自然語言處理模型BERT上實現了和上次提交相比高達31%和37%的性能提升。此外，Graphcore還新增了語音轉錄模型RNN-T的提交。?本次MLPerf提交中，首次有第三方使用了Graphcore的系統。百度飛槳使用Graphcore系統進行了BERT的提交，并展現出和Graphcore的BERT提交幾乎一致的性能，證明了Graphc
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