Die künstliche Intelligenz Benchmark-Organisation MLCommons hat kürzlich einen umfangreichen Satz von Tests und Ergebnissen veröffentlicht, die die Geschwindigkeit und Reaktionsfreudigkeit von Hochleistungshardware bei der Ausführung von KI-Anwendungen bewerten. Diese neu hinzugefügten Benchmarks konzentrieren sich darauf, die Effizienz von KI-Chips und Systemen bei der Erzeugung von Antworten aus robusten KI-Modellen mit umfangreichen Daten zu messen.
Die Ergebnisse dieser Tests bieten wertvolle Einblicke in die Geschwindigkeit, mit der KI-Anwendungen, wie zum Beispiel ChatGPT, Antworten auf Benutzeranfragen liefern können. Einer der Benchmarks, genannt Llama 2, bewertet speziell die Geschwindigkeit von Frage- und Antwort-Szenarien für große Sprachmodelle. Entwickelt von Meta Platforms, verfügt Llama 2 über beeindruckende 70 Milliarden Parameter.
Darüber hinaus führte MLCommons ein weiteres Benchmarking-Tool in ihrem Sortiment ein, namens MLPerf. Dieser neue Zusatz konzentriert sich auf die Text-zu-Bild-Generierung und verwendet das Stable Diffusion XL-Modell von Stability AI. Beim Testen zeigte sich, dass Server, die mit Nvidias H100-Chips ausgestattet sind – hergestellt von angesehenen Unternehmen wie Googles Alphabet, Supermicro und Nvidia selbst -, in Bezug auf die Rohleistung als klare Sieger bei der Bildgenerierung hervorgingen. Im Gegensatz dazu reichten verschiedene Serverhersteller Designs auf Basis von Nvidias L40S-Chips ein, die zwar weniger leistungsstark sind, aber dennoch in dem Bildgenerierungs-Benchmark bestanden.
Krai, ein Serverhersteller, ging einen anderen Weg, indem er ein Design einreichte, das einen Qualcomm KI-Chip für den Bildgenerierungstest einsetzte. Dieser alternative Chip verbrauchte im Vergleich zu Nvidias modernsten Prozessoren signifikant weniger Strom und zeigte somit einen energieeffizienteren Ansatz. Intel reichte ebenfalls ein Design ein, das ihre Gaudi2-Beschleunigerchips verwendet, und lobte das Ergebnis als „solide“.
Während die Rohleistung nach wie vor ein entscheidender Faktor für die Implementierung von KI-Anwendungen ist, ist der Energieverbrauch fortschrittlicher KI-Chips ein bedeutendes Anliegen für die Branche. KI-Unternehmen streben danach, Chips zu entwickeln, die optimale Leistung bieten und gleichzeitig den Energieverbrauch minimieren. Aus diesem Grund hat MLCommons eine separate Benchmarking-Kategorie, die sich der Messung des Energieverbrauchs widmet.
Diese neuesten Benchmark-Ergebnisse bieten wertvolle Informationen sowohl für KI-Hardwarehersteller als auch für Unternehmen, die KI-Anwendungen implementieren möchten. Indem sie sowohl Geschwindigkeit als auch Effizienz hervorheben, dienen diese Tests als wichtige Ressource zur Förderung des Fortschritts der KI-Technologie.
FAQ:
F: Welche neuen Benchmarks hat MLCommons eingeführt?
A: MLCommons hat Benchmarks eingeführt, die die Geschwindigkeit und Effizienz von KI-Chips und -Systemen bei der Erzeugung von Antworten aus leistungsstarken KI-Modellen messen, sowie einen Benchmark für die Text-zu-Bild-Generierung.
F: Welche Server haben in den Benchmarks herausragende Leistungen erbracht?
A: Server, die mit Nvidias H100-Chips ausgestattet sind und von Unternehmen wie Googles Alphabet, Supermicro und Nvidia selbst hergestellt wurden, zeigten herausragende Leistungen in den Tests.
F: Haben Designs mit alternativen Chips vielversprechende Ergebnisse gezeigt?
A: Ja, ein Serverhersteller namens Krai hat ein Design mit einem Qualcomm KI-Chip eingereicht, der im Bildgenerierungs-Benchmark eine erhebliche Energieeffizienz aufwies.
F: Warum ist der Energieverbrauch ein wichtiger Aspekt für KI-Unternehmen?
A: Fortgeschrittene KI-Chips verbrauchen erhebliche Mengen an Energie, weshalb Energieeffizienz eine Schlüsselherausforderung für KI-Unternehmen darstellt, die die Leistung optimieren und den Energieverbrauch minimieren möchten.
F: Wie profitiert die KI-Branche von diesen Benchmarks?
A: Die Benchmark-Ergebnisse bieten wertvolle Einblicke für KI-Hardwarehersteller und Unternehmen, die KI-Anwendungen implementieren, und tragen somit zur Weiterentwicklung und Entwicklung der KI-Technologie bei.
Für weitere Informationen zu MLCommons und deren Benchmarks besuchen Sie deren offizielle Website: mlcommons.org.
The source of the article is from the blog mivalle.net.ar