極客網(wǎng)·極客觀察（朱飛）12月3日 美東時(shí)間12月1日，國際權(quán)威AI基準(zhǔn)測試MLPerf?公布了最新一期的訓(xùn)練(Training)榜單V1.1。結(jié)果顯示，在全部16個(gè)固定任務(wù)(Closed)測試中，英偉達(dá)和浪潮信息包攬了15個(gè)冠軍，形成了罕見的霸榜現(xiàn)象。

MLPerf? AI訓(xùn)練測試分為集群測試與單機(jī)測試兩個(gè)場景，各自涵蓋圖像識別（ResNet）、醫(yī)學(xué)影像分割（U-Net 3D）、目標(biāo)物體檢測（SSD）、目標(biāo)物體檢測（Mask R-CNN）、語音識別（RNN-T）、自然語言理解（BERT）、智能推薦（DLRM）和強(qiáng)化學(xué)習(xí)（MiniGo）8類極具代表性的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，旨在考察各家產(chǎn)品完成AI任務(wù)訓(xùn)練的時(shí)間，時(shí)間越快代表性能越強(qiáng)。

作為AI“跑分”領(lǐng)域的“奧林匹克”，MLPerf?打榜一向最為牽動AI產(chǎn)業(yè)各界的神經(jīng)。特別是其中的固定任務(wù)(Closed)測試，因要求參賽各方使用相同模型（或與參考模型等價(jià)的模型）和限定的優(yōu)化器，對實(shí)際用戶評判AI計(jì)算系統(tǒng)性能具備很強(qiáng)的參考意義，一直以來便是廠商角逐最激烈、用戶選型最關(guān)注的領(lǐng)域。

本輪MLPerf? AI訓(xùn)練測試結(jié)果有何看點(diǎn)？“跑分”競速背后蘊(yùn)藏著AI產(chǎn)業(yè)怎樣的發(fā)展趨勢？這些結(jié)果和趨勢對數(shù)智化浪潮下的千行百業(yè)企業(yè)意味著什么？讓我們一探究竟。

從V1.0到V1.1，MLPerf?霸榜現(xiàn)象愈發(fā)顯著

和云計(jì)算類似，AI基本上被認(rèn)為最終會是少數(shù)幾家“大廠”的競技場。背后的支撐邏輯在于：AI作為新一代通用目的技術(shù)，其能力進(jìn)化十分仰賴計(jì)算系統(tǒng)的獨(dú)到設(shè)計(jì)、全棧技術(shù)的迭代創(chuàng)新、應(yīng)用（數(shù)據(jù)）的規(guī)模反哺等，具備綜合能力的大廠更容易“越滾越大”。

谷歌、微軟云、英偉達(dá)、浪潮信息、百度、戴爾等14家公司及科研機(jī)構(gòu)參與了此次MLPerf? AI訓(xùn)練測試，共提交了180項(xiàng)固定任務(wù)(Closed)成績和6項(xiàng)開放任務(wù)（Open）成績。在單機(jī)測試的8項(xiàng)固定任務(wù)中，浪潮信息獲得7項(xiàng)冠軍，英偉達(dá)獲得1項(xiàng)冠軍；在集群測試的8項(xiàng)固定任務(wù)中，英偉達(dá)獲得7項(xiàng)冠軍，微軟云獲得1項(xiàng)冠軍。

在半年前的V1.0中，英偉達(dá)和浪潮信息還分別“只”拿下16項(xiàng)固定任務(wù)(Closed)中的6項(xiàng)和4項(xiàng)冠軍，半年后兩家即以8項(xiàng)和7項(xiàng)冠軍霸榜V1.1，足見AI領(lǐng)域的馬太效應(yīng)正在加速發(fā)生。

同樣的現(xiàn)象也發(fā)生在MLPerf? AI推理測試中（MLPerf?每年組織AI推理及AI訓(xùn)練性能測試各2次）。數(shù)據(jù)顯示，在2021年MLPerf?數(shù)據(jù)中心推理和邊緣推理兩大場景的固定任務(wù)(Closed)測試中，浪潮信息與英偉達(dá)分別拿下全部63個(gè)任務(wù)中的33項(xiàng)和14項(xiàng)冠軍，同樣排在榜單前兩位。

總體來看，隨著MLPerf? 2021年度4次測試全部收官，全球高手同場競技，頭部效應(yīng)愈發(fā)明顯。其中，浪潮信息共斬獲44項(xiàng)冠軍，名列MLPerfTM2021年度冠軍榜首；英偉達(dá)共拿下28項(xiàng)冠軍，位居第二；戴爾（11）、高通（5）、谷歌（4）分列第三、第四、第五位。

AI行業(yè)不“內(nèi)卷”，AI計(jì)算系統(tǒng)性能仍在躍升

值得注意的是，MLPerf?打榜中頭部玩家越來越強(qiáng)，并非業(yè)界AI計(jì)算系統(tǒng)性能提升停滯，或者“友商不給力”。相反，從V1.0到V1.1，既不乏“新鮮血液”加入競爭，也能明顯看到AI性能仍在持續(xù)提升。這表明，AI行業(yè)不“內(nèi)卷”，全球頂級玩家之間的競爭還很激烈。

資料顯示，雖然訓(xùn)練評測V1.1相比V1.0在參與廠商數(shù)量上只增加了1家（微軟云、百度、HPE、三星加入，英特爾、Nettrix、PCL & PKU缺席），但MLPerf?打榜熱度絲毫不減，直觀體現(xiàn)在最主要的固定任務(wù)(Closed)賽道勁增了55個(gè)任務(wù)成績，使得各家提交的任務(wù)成績總量達(dá)到創(chuàng)新高的180個(gè)。

與此同時(shí)，各項(xiàng)冠軍的表現(xiàn)也越來越優(yōu)異。在單機(jī)系統(tǒng)測試的8項(xiàng)任務(wù)中，相較半年前的V1.0競賽最佳成績，浪潮信息將醫(yī)學(xué)影像分割、語音識別、智能推薦和自然語言理解任務(wù)的AI訓(xùn)練速度分別提升18%、14%、11%和8%。英偉達(dá)在單機(jī)系統(tǒng)測試中獲得強(qiáng)化學(xué)習(xí)1項(xiàng)冠軍，訓(xùn)練速度相較V1.0提升2%。

單機(jī)性能冠軍V1.0 vs. V1.1

在集群系統(tǒng)測試的8項(xiàng)任務(wù)中，相較于V1.0競賽最佳成績，英偉達(dá)將自然語言理解、目標(biāo)物體檢測（MASK R-CNN）、語音識別任務(wù)的AI訓(xùn)練速度分別提升22%、18%、14%。微軟云在集群系統(tǒng)測試中奪得1項(xiàng)冠軍，以1.26分鐘完成醫(yī)學(xué)影像分割任務(wù)訓(xùn)練，訓(xùn)練速度相較V1.0提升58%。

集群性能冠軍V1.0 vs. V1.1

這其中令人印象深刻的是，在MLPerf V1.0至V1.1推理比賽中，浪潮信息是唯一率先實(shí)現(xiàn)支持8顆A100-SXM-80GB(500W) GPU服務(wù)器的廠商，其他廠商能夠支持的同款GPU數(shù)量只有4顆；而在V1.1訓(xùn)練測試中，Supermicro也第二家推出了單機(jī)搭載8塊A100-SXM-80GB(500W) GPU的機(jī)型SYS-420GP-TNAR，在主要配置上與浪潮信息的NF5688M6實(shí)現(xiàn)了看齊，標(biāo)志著單機(jī)AI服務(wù)器正加速邁進(jìn)“八卡A100 500W時(shí)代”。

從實(shí)際表現(xiàn)看，盡管距離榜首浪潮信息仍有一定的差距，但Supermicro這款產(chǎn)品在圖像識別（ResNet）、醫(yī)學(xué)影像分割（U-Net 3D）、目標(biāo)物體檢測（SSD）任務(wù)上都取得了TOP3的優(yōu)異成績，足見AI業(yè)界在推動主流機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)性能提升方面還在你追我趕、不懈努力。

談及AI服務(wù)器在MLPerf?基準(zhǔn)評測中的出色表現(xiàn)，浪潮信息方面表示主要是得益于公司在AI計(jì)算系統(tǒng)創(chuàng)新上卓越的系統(tǒng)設(shè)計(jì)能力和全棧優(yōu)化能力，涵蓋硬件的精細(xì)校準(zhǔn)和全面優(yōu)化、軟件的調(diào)優(yōu)，以及散熱技術(shù)創(chuàng)新等。而這些能力是建立在浪潮信息對客戶應(yīng)用場景理解之上的，包括在產(chǎn)品研發(fā)、客戶需求、實(shí)際應(yīng)用中所獲得的洞察和理解。

英偉達(dá)方面也表示，其在MLPerf?基準(zhǔn)評測中的突破性性能得益于硬件、軟件和系統(tǒng)層面技術(shù)的緊密結(jié)合，公司在全棧性能上的持續(xù)投資使得其吞吐量相較之前的MLPerf? 測試提交成績有所提高。

固定任務(wù)與開放任務(wù)“冷熱”不同，AI加速落地

本次MLPerf?訓(xùn)練榜單結(jié)果還有一個(gè)顯而易見的趨勢，那便是與固定任務(wù)(Cloesed)與開放任務(wù)(Open)賽道的參與度“冰火兩重天”——從V1.0到V1.1，前者大增了55個(gè)任務(wù)成績，后者僅僅增加了1個(gè)，這表明更多玩家將主要精力放在了基于主流成熟模型的軟硬件系統(tǒng)優(yōu)化能力的提升。

熟悉MLPerf?基準(zhǔn)測試的可能都知道，固定任務(wù)(Cloesed)測試要求使用相同模型和優(yōu)化器，并限制Batch大小或?qū)W習(xí)率等超參數(shù)的值，衡量的是同一深度學(xué)習(xí)模型在不同軟硬件上的性能表現(xiàn)；開放任務(wù)(Open)測試則放開了對深度學(xué)習(xí)模型及精度的約束，只會限制使用相同的數(shù)據(jù)解決相同的問題，其它模型或平臺等條件都不受限制。

簡言之，前者旨在對硬件和軟件系統(tǒng)進(jìn)行公平的比較，考察的是廠商對軟硬件系統(tǒng)優(yōu)化的能力；后者側(cè)重于深度學(xué)習(xí)模型及算法優(yōu)化的能力，旨在推進(jìn)ML模型和算法精度的創(chuàng)新。很明顯，前者更貼近實(shí)際AI應(yīng)用環(huán)境，能夠?yàn)橛脩魪挠?jì)算向智算轉(zhuǎn)型升級時(shí)提供評判AI計(jì)算系統(tǒng)性能的更強(qiáng)的參考意義；后者更類似于實(shí)驗(yàn)室的自由發(fā)揮、充分“炫技”。

這也反映出，經(jīng)過近幾年的高速發(fā)展，頭部廠商的AI全棧能力已經(jīng)趨于成熟，它們的創(chuàng)新重點(diǎn)轉(zhuǎn)向了AI的應(yīng)用落地，以推動AI產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)AI化，釋放這一劃時(shí)代通用目的技術(shù)巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和社會價(jià)值。

IDC的報(bào)告也印證了這種趨勢。該機(jī)構(gòu)預(yù)測，AI計(jì)算在整體計(jì)算市場的占比正逐年提高。作為AI基礎(chǔ)設(shè)施的主體，全球AI服務(wù)器2020年上半年市場規(guī)模已達(dá)55.9億美元，預(yù)計(jì)到2024年將達(dá)到251億美元。上述冠軍霸榜的浪潮信息，目前全球AI服務(wù)器市場份額第一，中國市場份額已連續(xù)五年穩(wěn)居第一。

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