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06-18
雷锋网消息，2020年7月11日，谷歌宣布其谷歌云平台（GCP）在最新一轮MLPerf基准竞赛中创造了新纪录。
三个新的性能记录，所有三个记录都是基于Cloud TPU v3 Pod。
谷歌表示，这三项记录是在不到两分钟的计算时间内完成的，利用了Cloud TPU Pods强大的速度。
MLPerf：机器学习领域的华山论战。
MLPerf是谷歌、百度、英特尔、AMD、哈佛大学、斯坦福大学等企业和学术机构于2018年5月联合发布的基准测试工具，其目的是用来衡量机器学习软硬件的执行速度，是吴恩达和谷歌机器学习孔夫子 Jeff Dean 强烈推荐。
针对MLPerf的宣布，吴恩达表示：人工智能正在给各个行业带来变革，但为了实现这项技术的真正潜力，我们仍然需要更快的硬件和软件……我们当然希望获得更强大的资源平台，基准测试解决方案的标准化流程将帮助人工智能技术开发人员创建此类产品，从而帮助采用者对适合其需求的人工智能选项做出更明智的选择。
杰夫·迪恩也在推特上表示，谷歌很高兴与众多大学和企业一起成为致力于将MLPerf作为衡量机器学习表现的通用标准的组织之一。
MLPerf项目的主要目标包括：通过公平和实用的衡量来加速机器学习的发展。
提供竞争系统的公平比较，同时鼓励创新以改进行业领先的机器学习技术。
保持基准测试成本合理并允许每个人参与。
为商业和研究界提供服务。
提供可重复且可靠的测试结果。
在具体测试项目方面，MLPerf涵盖了视觉、语言、商业和通用四大领域，包括七种基准测试解决方案。
每个 MLPerf 训练基准的指标是在特定数据集上训练模型达到特定性能所需的总时间。
众所周知，机器学习任务的训练时间差异很大，因此MLPerf的最终训练结果是在指定数量的基准时间上取平均值，去掉最低和最高的数字。
MLPerf结果根据区域和给定产品或平台进行分类。
目前有两个区域，即封闭赛区和公开赛区。
封闭区域指定所使用的模型并限制超参数的值，例如批量大小或学习率。
对于硬件和软件系统的比较是非常公平的。
NVIDIA成为第一轮的最大赢家。
2018年12月12日，支持MLPerf的研究人员和工程师公布了第一轮比赛的结果，该比赛衡量了主流机器学习硬件平台上各种机器学习任务的训练情况。
时间，包括Google的TPU、Intel的CPU和Nvidia的GPU。
其测试基准如下： 通过本次比赛，MLPerf制作了封闭区域V0.5版本，结果如??下： 从结果来看，NVIDIA在其提交的6个MLPerf基准测试结果中取得了最好的性能，其中包括图像分类、对象实例分割、对象检测、非循环翻译、循环翻译和推荐系统——从而成为最大的赢家。
使用 Cloud TPU v3 Pod，Google 赢得了五场比赛中的三场。
2019年7月10日，MLPerf第二轮比赛结果揭晓。
测试标准如下： 基于本轮比赛结果的闭区V0.6版本如下： 可以看到，根据MLPerf闭区0.6版本呈现的结果，在基准测试项目中基于 Transformer 和 SSD 模型，Google Cloud TPU 的性能比 NVIDIA 预建 GPU 的最佳性能高出了 84% 以上。
此外，基于ResNet-50模型，Google Cloud TPU的性能也略微优于NVIDIA的本地GPU。
在这场比赛中，帮助谷歌获胜的是Cloud TPU v3 Pod。
Cloud TPU v3 Pod 是 Google 推出的第三代可扩展云超级计算机。
其核心特点是内置谷歌打造的TPU处理器。
谷歌在 5 月份的 I/O 开发者大会上宣布了测试版和公开预览版。
据雷锋网介绍，每个Cloud TPU最多可以包含三个独立的TPU芯片。
这些芯片通过二维环形网状网络连接。
TPU 软件堆栈使用该网络通过各种高级 API 将多个机架视为一台机器。
编程;用户还可以利用 Cloud TPU Pod 的一小部分（称为“切片”）。
谷歌表示，最新一代Cloud TPU v3 Pod采用液冷设计，以实现最佳性能；每个都提供超过 petaFLOP 的计算能力；谷歌还声称，就每秒的原始数学运算而言，Cloud TPU v3 Pod 的速度与世界上最大的五台超级计算机相当，尽管其数值精度较低。
趁着MLPerf第二次成绩大放异彩的机会，谷歌也不忘在官网宣传Cloud TPU v3 Pod的最新进展。
例如，Recursion Pharmaceuticals 是一家利用计算机视觉技术处理细胞图像，通过分析细胞特征来评估疾病细胞药物的反应结果的公司。
过去，该公司通过本地 GPU 训练模型需要 24 小时，但使用 Cloud TPU Pod 只需 15 分钟即可完成。
当然，据雷锋网了解，作为典型的技术流派，谷歌之所以如此专注于推动Cloud TPU的进步，是希望有更多的开发者参与其中——毕竟云计算是其中之一。
Google 最重视的业务。
一。
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