要約:
- NvidiaのBlackwellアーキテクチャのB200とGoogleのTrilliumがMLPerfベンチマークチャートに初登場
- MLPerf v4.1のベンチマークテストには6つのタスクが含まれる
- AIの進化に伴い、テスト内容が変化し、AIトレーニングの性能がMooreの法則よりも2倍の速さで向上している
- NvidiaのBlackwellアーキテクチャは、8ビット浮動小数点数を使用してAIの高速化を実現
- GoogleのTrilliumは、5世代のCloud TPUに比べてGPT-3トレーニングタスクで最大3.8倍の性能向上を達成
感想:
AIトレーニングの性能向上がMooreの法則よりも速いペースで進んでいることが明らかになりました。特にNvidiaのBlackwellアーキテクチャとGoogleのTrilliumは、次世代のGPUおよびアクセラレータとして注目される性能を示しています。AIの進化に伴い、より高速で効率的なシステムが開発されており、これからもAI技術の発展がさらに加速することが期待されます。
元記事: https://spectrum.ieee.org/ai-training-2669810566