要約：
- NvidiaとIntelは新しいハードウェアはないが、新しいモデルをスケールで実行できる能力を披露
- MLCommonsが新しいAIベンチマークをリリースし、NvidiaがAIモデルをより優れた方法で実行し、Intelは古いハードウェアで最善を尽くす
- MLCommonsコミュニティが新しいベンチマークを追加：Graph Neural NetworksとLLM Fine TuningのためのLoRA
- NvidiaはHopperベースのGPUシステムのパフォーマンスを向上させ、11,616 Hopper GPUsで新記録を達成
- IntelはGaudi2上でベンチマークを実行し、大規模なシステムでトレーニングを行い、AIの手頃な価格性を推進
感想：
新しいAIベンチマークのリリースとNvidia、Intelの競争によって、AI分野の発展が加速していることがうかがえます。特にNvidiaのHopper GPUシステムのトレーニングパフォーマンス向上やIntelのAIの手頃な価格性に注目が集まります。競争が技術革新と価格競争を促進する良い例だと感じました。
元記事: https://www.forbes.com/sites/karlfreund/2024/06/12/mlperf-training-40–its-all-about-scale/