MLPerf 性能測試

2025年 4月 2日

NVIDIA Blackwell 在 MLPerf Inference v5.0 中實現巨大的性能飛躍

在不斷增長的模型大小、實時延遲要求以及最近的 AI 推理的推動下， 大語言模型 (LLM) 推理的計算需求正在快速增長。與此同時，
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2024年 11月 13日

NVIDIA Blackwell 在 MLPerf 訓練 v4.1 中將 LLM 訓練性能提高一倍

隨著模型規模的擴大以及使用更多數據進行訓練，它們的能力也隨之提升，實用性也隨之提升。為了快速訓練這些模型，需要在數據中心規模上提供更高的性能。
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2024年 8月 28日

NVIDIA Blackwell 平臺在 MLPerf Inference v4.1 中創下新的 LLM 推理記錄

大型語言模型 (LLM) 推理是一項全棧挑戰。實現高吞吐量、低延遲推理需要強大的 GPU、高帶寬 GPU 之間的互連、
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2024年 6月 12日

NVIDIA 在 MLPerf Training v4.0 中創造了新的生成式 AI 性能和規模記錄

生成式 AI 模型具有多種用途，例如幫助編寫計算機代碼、創作故事、作曲、生成圖像、制作視頻等。而且，隨著這些模型的大小不斷增加，
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2024年 3月 27日

NVIDIA H200 Tensor Core GPU 和 NVIDIA TensorRT-LLM 集 MLPerf LLM 推理記錄

隨著生成式 AI 模型的持續創新，生成式 AI 在計算應用方面取得了巨大進步，從而大幅增強人類能力。這些模型包括 生成式 AI 模型，
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2024年 2月 28日

針對藥物研發優化 OpenFold 訓練

從氨基酸序列預測 3D 蛋白質結構一直是生物信息學領域由來已久的重要問題。近年來，基于深度學習的計算方法不斷涌現，并已顯示出有希望的結果。
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