在现实世界的应用程序中部署AI,需要训练网络以指定的精度融合。这是测试AI系统的最佳方法-准备将其部署在现场,因为网络随后可以提供有意义的结果(例如,对视频流正确执行图像识别)。不收敛的训练是对指定AI网络上硬件吞吐能力的衡量,但不能代表实际应用。
NVIDIA的完整解决方案堆栈,从GPU到库,再到NVIDIA GPU Cloud(NGC)上的容器,都使数据科学家可以通过深度学习快速启动并运行。NVIDIAA100 Tensor Core GPU在各种规模上都提供了前所未有的加速,在MLPerf中创下了记录,这是AI行业领先的基准测试,也是对加速平台方法的证明。
MLPerf 0.7 AI基准测试上的NVIDIA性能
NVIDIA A100 Performance on MLPerf 0.7 AI Benchmarks
Training Natural Language Processing
Converged Training Performance
V100 Training Performance
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