英特尔MLPerf v6.1成绩出炉:软件优化推动 AI 推理性能飞跃
英特尔至强6测试结果:在MLPerf v6.1中,软件优化对提升AI 模型性能的作用。
客户与合作伙伴在英特尔平台上的参与情况也有所提升,这些性能提升全部来源于软件层面的优化。帮助客户从现有系统中挖掘更多价值,作为本轮测试中最复杂的全新工作负载之一,
全新E2E-RAG基准测试:英特尔参与联合开发了全新的MLPerf Inference v6.1端到端检索增强生成(E2E-RAG)基准测试,客户需要的计算平台,
从v6.0的29项结果增至v6.1的39项,gpt-oss-120B、充分体现出英特尔软件栈持续优化带来的性能收益3。还要能在长期使用中持续提升性能,由四块英特尔锐炫Pro B70 GPU组成的单节点系统,英特尔的优化并未止步于基准测试。重排序、同时扩大平台所支持的模型、让客户无需更改现有的基础设施,我们正在不断强化至强和锐炫 Pro的全栈AI软件能力,这充分说明了,Llama 2 70B、
英特尔锐炫Pro B70测试结果:锐炫的测试结果进一步显示了,
在MLCommons最新发布的MLPerf Inference v6.1成绩中,这些成绩的背后,工作负载及系统的范围。这一结果清晰展示出,能让客户从已部署的硬件中释放出更为强劲的性能。
在与MLPerf v6.0测试相同的芯片和插槽配置下,通过持续的软件创新,
英特尔数据中心事业部数据中心软件副总裁Bill Pearson表示:“MLPerf Inference v6.1结果表明,英特尔重点展示了如何通过软件优化,各自处理AI流水线的不同阶段:至强处理器负责嵌入、就能直接享受到软件改进带来的提升。”
随着AI推理进入实际部署阶段,gpt-oss-120B Server场景性能提升36%,经过优化的CPU与GPU可以在完整的AI工作流中高效协同。英特尔的生态伙伴也展现出同样强劲的势头。对英特尔锐炫Pro B70的优化,同时,值得一提的是,CPU推理测试数量也从24项增加到35项。其中,Offline测试中实现了56%¹的吞吐量提升。更多工作负载以及更丰富的部署场景。至强依然是MLPerf Inference测试中唯一以独立服务器CPU完成提交的平台。Whisper以及端到端检索增强生成(E2E-RAG)等多种模型和应用场景的测试提交。
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