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谷歌、英特尔、英伟达在生成式人工智能训练领域展开较量

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在不断发展的人工智能领域,生成式人工智能训练的霸主地位争夺战愈演愈烈,行业巨头谷歌、英特尔和英伟达正面交锋。最近的 MLPerf 训练测试已成为评估计算机系统在训练机器学习神经网络方面实力的基准。大型语言模型 (LLM) 和文本到图像生成器测试的增加进一步加剧了竞争。

突出

  • 英伟达在Eos超级计算机中的主导地位
  • 英特尔的纯 CPU 系统及其他 MLPerf 基准测试
  • 谷歌挑战赛:生成式人工智能领域的后来者
  • 生成式 AI 训练的未来
  • 超越基准测试:英特尔的 CPU 和实际应用
  • 生成式人工智能的展开篇章

英伟达在Eos超级计算机中的主导地位

Nvidia 继续统治 MLPerf 基准测试,展示了由其 H100 GPU 提供支持的系统。他们表演的亮点是引入了 Eos,这是一款开创性的 10,752 GPU AI 超级计算机。这个巨大的计算强国在不到四分钟的时间内完成了 GPT-3 训练基准测试,在速度和效率方面树立了新标准。Microsoft的云计算部门Azure测试了一个相同大小的系统,仅落后于Eos几秒钟。

Eos 的 GPU 拥有令人印象深刻的每秒 426 亿次浮点运算 (exaflops),并利用 Nvidia 的 Quantum-2 Infiniband 进行互连,实现了每秒 110 万亿字节的数据传输速率。Eos 中 H100 GPU 的数量增加了 3 倍,性能提高了 2.8 倍,这凸显了高效扩展在生成式 AI 领域的重要性。

英特尔大踏步前进

英特尔是一个强大的竞争者,它提交了采用高迪 2 加速器芯片的系统的结果,展示了通过启用 8 位浮点 (FP8) 功能取得的显着进步。较低的精度数字(如 FP8)极大地提高了 GPU 的性能。