近日，全球权威AI基准评测MLPerf™最新V2.0训练评测成绩榜单公布。浪潮AI服务器表现优异，继两月前在MLPerf™ V2.0数据中心推理评测中斩获全部冠军后，本次又在MLPerf™ V2.0单机训练性能继续保持领先。
本次MLPerf™评测吸引了包括谷歌、NVIDIA、浪潮信息、百度、Intel-Habana、Graphcore等全球21家厂商和研究机构参与，共有264项评测成绩提交，是上一轮基准评测的1.5倍。评测任务涵盖了当下主流AI场景，包括自然语言处理（BERT）、智能推荐（DLRM）、图像分类（ResNet）、医学影像分割（3D U-Net）、轻量级目标物体检测（RetinaNet）、重量级目标物体检测（Mask R-CNN）、语音识别（RNN-T）以及强化学习（Minigo）8类AI任务。
在本次单机训练评测的固定任务中，浪潮信息以高端AI服务器斩获自然语言理解（BERT）、智能推荐（DLRM）、语音识别（RNN-T）三项性能成绩第一，位列单机冠军榜首。在本次配置8颗NVIDIA A100 Tensor Core GPU的主流高端AI服务器中，浪潮AI服务器斩获5项任务最佳成绩（BERT、DLRM、RNN-T、ResNet、Mask R-CNN）。
大幅提升Transformer训练性能
当前，基于Transformer神经网络的预训练大模型正引领新一代AI算法发展，并逐步从自然语言处理走向计算机视觉、多模态等领域。MLPerf™评测任务中的BERT模型即是基于Transformer架构的模型。Transformer简洁、可堆叠的架构使得开发极大参数量、基于极大数据集的预训练大模型成为可能，这带来了模型算法能力的大幅提升，但同时也对AI计算系统的处理性能、通信互联、I/O性能、并行扩展、拓扑路径及散热能力提出了更高的要求。
在本次BERT评测任务中，浪潮AI服务器通过优化数据预处理、GPU之间密集参数通信、超参数自动寻优等，进一步提升了BERT训练性能，在15.869分钟内即在Wikipedia数据集的2850176条数据上完成了3.3亿参数的BERT模型训练，相较于V0.7版本的最佳成绩49.01分钟的性能提升达到309%。至此，浪潮AI服务器已经连续三次获得MLPerf™训练BERT任务性能冠军。
超越摩尔定律，持续领跑AI计算性能提升
MLPerf™评测组织机构MLCommons 执行主任 David Kanter 在此次成绩发布会上表示，自首次公布评测基准以来，MLPerf性能提升速度远超过摩尔定律。考虑到业界对计算和AI的需求正以惊人的速度增长，这让人非常振奋。
自参加MLPerf™ AI性能评测以来，浪潮AI服务器通过软硬件全面优化，持续实现AI性能突破。相较于2018年12月MLPerf™ 初始版本V0.5的典型配置8卡机型的性能数据，浪潮AI服务器的性能显示出大幅提升，提升比例最高达789%，2.35倍于摩尔定律增速。
浪潮AI服务器在MLPerf™基准评测中的卓越表现，得益于浪潮信息在AI计算系统上优异的设计创新能力和全栈优化能力。浪潮AI服务器针对AI训练中常见的密集I/O传输瓶颈，通过PCIe retimer-free 设计实现了CPU-GPU间通道免中继高速互联，大幅降低通信延迟；并针对高负载多GPU协同任务调度，以及NUMA节点与GPU之间的数据传输性能进行了深度优化，确保训练任务中的数据I/O通路处于最高性能状态；在散热层面，率先实现4U空间内部署8颗500W的高端NVIDIA A100 Tensor Core GPU，并支持风冷、液冷两种散热方式。同时，在模型训练全流程中，浪潮AI服务器持续通过优化预训练数据处理、GPU之间高速通信、GPU核心加速等关键模块，最大化提升了AI模型的训练性能。
浪潮信息在 MLPerf™ V2.0训练评测中取得佳绩的2款AI服务器分别是NF5488A5及NF5688M6。NF5488A5是全球首批上市的NVIDIA A100 Tensor Core GPU服务器，在4U空间支持8颗 由NVIDIA NVLink 互联的 NVIDIA A100 Tensor Core GPU和2颗 AMD Milan CPU，同时支持液冷和风冷散热技术，累计斩获40项 MLPerf™ 冠军。NF5688M6是面向大规模数据中心优化设计的具备极致扩展能力的AI服务器，支持8颗第三代 NVLink 互联的 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 和两颗 Intel Ice Lake CPU，支持多达13张 PCIe Gen4 的IO扩展能力，累计斩获25项 MLPerf™ 冠军。
附：MLPerf™简介
MLPerf™ 是影响力最广的国际AI性能基准评测，由图灵奖得主大卫•帕特森（David Patterson）联合顶尖学术机构发起成立。2020年，非盈利性机器学习开放组织MLCommons基于MLPerf™ 基准测试成立，其成员包括Google、Facebook、NVIDIA、英特尔、浪潮信息、哈佛大学、斯坦福大学、加州大学伯克利分校等50余家全球AI领军企业及顶尖学术机构，致力于推进机器学习和人工智能标准及衡量指标。目前，MLCommons每年组织2次MLPerf™ AI训练性能测试和2次MLPerf™ AI推理性能测试，以便快速跟进迅速变化的计算需求和计算性能提升，为用户衡量设备性能提供权威有效的数据指导。
