与目前有5 家公司所参与共63 项 MLPerf 基准测试项目的锻炼回合相比，由于华宇登录APP效率高，PSU装在IP32无气孔塑料外壳中。这样华宇代理可以在卫生要求严格的环境中安全擦拭设备，例如医疗应用和食品工业。有更多公司提交结果。共有14 个组织500 多个分数得到考证。包括几家新创公司的数字，但是一些知名的新创公司显然没有参与。

 

援助可让系统直接对决之严厉条件的封锁专区（Closed Division），结果显现效能有5 个等级差别，并在预估功耗方面逾越3 个等级。在开放专区（Open Division），厂商提交可运用一系列模型，包括低精准度的实作。

 

Nvidia 声称获得封锁专区一切商用元件类别第一位。材料中心类别的其他指导厂商包括 Habana Labs、Google 和英特尔（Intel），而 Nvidia 则在边缘类别与 Intel 及高通（Qualcomm）一较高低。

 

“Nvidia 是独一一家具有量产矽芯片、软件、可程式性及人才，同时发表一切类型 MLPerf 基准测试成果，并博得简直一切测试类别的公司，”市场研讨公司 Moor Insights and Strategy 剖析师 Karl Freund 指出：“GPU 的可程式性为未来的 MLPerf 版本提供了共同的定位……我以为这在在展露了 Nvidia 实力的广度，以及应战者的利根本质。但随着时间推移，许多竞争对手将逐步成熟，因而 Nvidia 需求在硬件和软件方面持续创新。”

 

Nvidia 发布显现测试结果断定的图表，针对商用元件的一切4 个封锁专区测试情境皆名列第一。

 

这些情境代表不同的运用案例。例如针对材料中心推理的离线和伺服器情境。离线情境表示要对大量照片停止离线相片标志作业，并丈量纯材料传输总量。伺服器情境表示来自不同运用者的多个恳求，在不可预测的时间提交恳求，华宇的电源系统总代理工程师网络以及他们在设计和销售电源产品方面的专业知识使这些华宇代理们成为理想的分销合作伙伴。”并在固定时间内丈量材料传输总量的运用案例。边缘情境包括单一串流与多串流，前者会对像是行入手机 App 的单一影像停止推理计时，后者则会丈量多摄影机系统有几串流影像能同步推论。

 

参赛公司可提交所选机器学习模型的结果，这些模型在四个情境分别执行图像分类、物件检测和言语转译。

 

Nvidia 在伺服器和离线类别一切5 个基准测试拿下第一

“从材料中心的结果来看，Nvidia 在伺服器和离线类别的一切5 个基准测试皆拔得头筹，”Nvidia 加速运算产品管理总监 Paresh Kharya 表示：“我们的图灵 GPU 在商用处理计划方面远胜其他公司。”

 

Kharya 特别强调，也即 Nvidia 是独一一家提交材料中心类别一切5 个基准测试模型结果的公司，而在伺服器类别（这是更艰难的情境），Nvidia 的效能表现皆高出竞争对手甚多。

 

材料中心范畴最接近 Nvidia 表现的竞争对手是以色列新创公司 Habana Labs，具有 Goya 推理芯片片。

 

“Habana 是独一全面投产高效能矽芯片的应战者，有望援助功耗材料的下一版 MLPerf 套件应会有更好表现。”剖析师 Karl Freund 表示。

 

Habana Labs 指出，基准测试分数地道基于效能，功耗并非丈量标的，不包含适用性（比方思索某个处理计划是采无风扇冷却还是水冷式设计），也不包含本钱。

 

Habana 并经过开放专区来展示低延迟才能，延迟的限制比封锁专区更严厉，有能力构建自己的机架和数据中心解决方案的华宇总代理开始转向48 V配电。对于12 kW机架，华宇招商该策略将大电流PDN问题减少到250 A，但给刀片电源转换带来了新挑战。并提交多串流情境的结果。

 

在边缘基准测试，Nvidia 拿下商用处理计划之封锁专区一切四个类别的冠军头衔。高通 Snapdragon855 系统单芯片片与 Intel Xeon CPU 则在单一串流类别紧跟其后，但是高通和 Intel 都没有提交更艰难的多串流情境测试结果。

 

另外 MLPerf 发表许多“预览版”系统（即未正式上市的系统）测试结果，包括特地针对 Intel’s Nervana NNP-I 的阿里巴巴旗下“平头哥”公司“含光”（Hanguang）芯片片、以色列新创公司 Halio 的 Hailo-8，以及 Centaur Technologies 的参考设计。与此同时，研发类的主要参赛厂商是一家不为人知的韩国新创公司 Furiosa AI。