美国东部时间6月30日，国际权威AI基准测试MLPerf™公布最新一期榜单。在集群封闭任务赛道中，谷歌与NVIDIA各自获得4项第一；在单机封闭任务赛道中，浪潮获全部8项训练任务的4项冠军，NVIDIA、Nettrix各获得2项任务冠军。
MLPerf™由图灵奖得主大卫•帕特森（David Patterson）联合谷歌、斯坦福、哈佛大学等顶尖学术机构发起成立，是影响力最广的国际AI性能基准评测。此次性能评测基于最新MLPerf™ Training V1.0基准，分为固定任务（Closed）和开放任务（Open）。其中，固定任务要求使用相同模型和优化器，衡量同一深度学习模型在不同软硬件上的性能，广受厂商和客户看重；开放任务则放开对深度学习模型及精度的约束，侧重深度学习模型及算法优化的能力，旨在推进ML模型和优化的创新。
MLPerf™V1.0基准测试涵盖了8类极具代表性的机器学习任务，分别为图像识别（ResNet）、医学影像分割（U-Net3D）、目标物体检测（SSD）、目标物体检测（Mask R-CNN）、语音识别（RNN-T）、自然语言理解（BERT）、智能推荐（DLRM）以及强化机器学习（MiniGo）。其中，ResNet50和BERT作为计算机视觉和自然语言理解中最具代表性的AI模型，竞争最为激烈。
包括谷歌、NVIDIA、Intel、浪潮、戴尔、联想等在内的13家公司及科研机构，参与了此次MLPerf™封闭任务赛道测试。
谷歌与NVIDIA在集群系统测试中展开激烈冠亚军争夺，最终谷歌获得了ResNet、SSD、BERT和DLRM四项任务的第一，NVIDIA则夺得U-Net3D、Mask R-CNN、RNN-T和MiniGo四项任务冠军，双方平分秋色。在单机系统测试中浪潮获得ResNet、SSD、BERT和DLRM四项任务的冠军，NVIDIA获得RNN-T和MiniGo两项第一，Nettrix获得U-Net3D、Mask R-CNN两项第一。
作为业内最权威的AI基准测试，每一次MLPerfTM评测结果都在刷新业内纪录，不断突破AI系统性能。和2020年榜单相比，今年榜单的各项任务测试成绩均有明显提升。在集群训练上，Google在ResNet模型训练任务中以0.23分钟打破2020年创下的0.47分钟纪录，耗时缩短51%；在Bert模型任务中Google以0.29分钟完成训练，相比2020年0.39分钟的最佳纪录，用时缩短26%。
在单机性能上，浪潮同样在备受关注的ResNet和BERT上取得了新突破，创下单机27.38分钟完成128万张图片训练BERT模型的新纪录，比2020年最佳纪录耗时缩短18%；在BERT模型训练中，浪潮以21.15分钟打破2020年最佳成绩49.01分钟，用时缩短57%。
