Artificial intelligence benchmarking organisatie MLCommons heeft recentelijk een uitgebreide reeks tests en resultaten gepubliceerd die de snelheid en responsiviteit van hoogwaardige hardware bij het draaien van AI-toepassingen evalueren. Deze benchmarks richten zich op het meten van de efficiëntie van AI-chips en systemen bij het genereren van reacties van robuuste AI-modellen verrijkt met uitgebreide gegevens.
De resultaten van deze tests bieden waardevolle inzichten in de snelheid waarmee AI-toepassingen, zoals ChatGPT, reacties kunnen leveren op gebruikersvragen. Eén van de benchmarks, genaamd Llama 2, beoordeelt specifiek de snelheid van vraag- en antwoordsituaties voor grote taalmodellen. Ontwikkeld door Meta Platforms, heeft Llama 2 een indrukwekkende 70 miljard parameters.
MLCommons introduceerde ook een andere benchmarking tool, genaamd MLPerf. Deze nieuwe toevoeging richt zich op tekst-naar-afbeelding generatie en maakt gebruik van het Stable Diffusion XL-model van Stability AI. Bij de evaluatie bleken servers uitgerust met Nvidia’s H100 chips, geproduceerd door gerenommeerde bedrijven zoals Google’s Alphabet, Supermicro en Nvidia zelf, als de duidelijke winnaars op het gebied van ruwe prestaties. Daarentegen dienden verschillende serverbouwers ontwerpen in op basis van Nvidia’s L40S chips, die minder krachtig zijn maar toch goed presteerden in de beeldgeneratiebenchmark.
Krai, een serverbouwer, koos voor een andere aanpak door een ontwerp in te dienen dat gebruikmaakte van een Qualcomm AI-chip voor de beeldgeneratiebenchmark. Deze alternatieve chip verbruikte aanzienlijk minder energie vergeleken met de cutting-edge processoren van Nvidia, wat een meer energiezuinige benadering belichtte. Intel diende ook een ontwerp in met hun Gaudi2 accelerator chips, waarbij de uitkomst werd geprezen als “solide”.
Terwijl ruwe prestaties een cruciale factor blijven bij het implementeren van AI-toepassingen, vormt het energieverbruik van geavanceerde AI-chips een belangrijke zorg voor de industrie. AI-bedrijven streven ernaar chips te ontwikkelen die optimale prestaties bieden met minimale energieconsumptie. Als gevolg hiervan heeft MLCommons een aparte benchmarkcategorie gewijd aan het meten van energieverbruik.
Deze nieuwste benchmarkresultaten bieden waardevolle informatie voor zowel AI-hardwarefabrikanten als bedrijven die AI-toepassingen willen implementeren. Door zowel snelheid als efficiëntie te benadrukken, dienen deze tests als een essentiële bron ter bevordering van de vooruitgang van AI-technologie.
FAQ:
V: Welke nieuwe benchmarks heeft MLCommons geïntroduceerd?
A: MLCommons heeft benchmarks geïntroduceerd die de snelheid en efficiëntie van AI-chips en systemen meten bij het genereren van reacties van krachtige AI-modellen, evenals een benchmark voor tekst-naar-afbeelding generatie.
V: Welke servers presteerden uitzonderlijk goed in de benchmarks?
A: Servers uitgerust met Nvidia’s H100 chips, gebouwd door bedrijven zoals Google’s Alphabet, Supermicro en Nvidia zelf, toonden uitstekende prestaties in de tests.
V: Hebben ontwerpen met alternatieve chips veelbelovende resultaten laten zien?
A: Ja, een serverbouwer genaamd Krai diende een ontwerp in met een Qualcomm AI-chip die aanzienlijke energie-efficiëntie vertoonde in de beeldgeneratiebenchmark.
V: Waarom is energieverbruik een belangrijke overweging voor AI-bedrijven?
A: Geavanceerde AI-chips verbruiken aanzienlijke hoeveelheden energie, wat energie-efficiëntie een belangrijke uitdaging maakt voor AI-bedrijven die streven naar optimale prestaties met minimale energieconsumptie.
V: Hoe dragen deze benchmarks bij aan de AI-industrie?
A: De benchmarkresultaten bieden waardevolle inzichten voor AI-hardwarefabrikanten en bedrijven die AI-toepassingen implementeren, waarbij ze helpen bij de ontwikkeling en vooruitgang van AI-technologie.
Voor meer informatie over MLCommons en hun benchmarks, bezoek hun officiële website: mlcommons.org.
The source of the article is from the blog yanoticias.es