- MLCommonsがMLPerf Training v4.0ベンチマークスイートの新しい結果を発表
- MLPerf Training v4.0には17の組織からの205以上のパフォーマンス結果が含まれる
- Juniper Networks、Oracle、SMC、tiny corpが初参加
- SMCが初めてMLPerf Trainingの電力結果を提出
- LoRA fine-tuningとGNNのベンチマーク初掲載
- LoRAは大規模言語モデルの微調整に使用
- GNNベンチマークはノード分類タスク向け
MLPerf Training v4.0の結果は業界全体のパフォーマンス向上を示し、Stable Diffusionのトレーニング時間が1.8倍短縮され、RetinaNetとGPT3のベスト結果はそれぞれ1.2倍と1.13倍高速化された。LoRAは計算およびメモリ要求を大幅に削減し、GNNベンチマークは大規模グラフ構造データの性能を測定する。