- 虽然 Nvidia GPU 在 AI 训练中的主导地位仍然是无可争议的，但我们可能会看到早期迹象，表明在 AI 推理方面，这家科技巨头的竞争正在加剧，尤其是在能效方面。然而，Nvidia 新 Blackwell 芯片的纯粹性能可能很难被击败。今天早上，ML Commons 发布了其最新的 AI 推理竞赛 ML Perf Inference v4.1 的结果。本轮融资包括使用 AMD Instinct 加速器
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- 去年英伟达为了适应美国政府对尖端人工智能（AI）芯片新的出口管制，推出中国特供版的H20计算卡，基于Hopper架构打造，取代了以往销售的A800和H800。虽然性能有不小的下降，但是可以满足部分客户的使用需求，而英伟达也获得了更多的收益。至于H20和全球范围内热卖的H100之间规格有多大差异，具体性能差多少，英伟达并没有透露。据Wccftech报道，H20现身Geekbench
6数据库，显示其配备了78组SM。搭载GH100芯片完整的配置为144组SM，不过实际的H100产品中没有全部打开，其
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- 从复杂的算法交易和交易前风险评估到实时市场数据传输，当今领先的交易公司、做市商、对冲基金、经纪商和交易所都在不断追求最低时延的交易执行，以获得竞争优势。AMD与全球领先的高级交易和执行系统提供商Exegy合作，取得了创世界纪录的STAC-T0基准测试结果，实现了最低 13.9 纳秒 ( ns ) 的交易执行操作时延。相比此前的记录，这一结果可令 tick-to-trade 时延至多降低 49%，是迄今为止发布的最快 STAC-T0 基准测试结果1。此前的最高速度记录为 24.2 纳秒，同样来自采用 AMD
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- 多年来，英伟达在许多机器学习基准测试中占据主导地位，现在它又多了两个档次。MLPerf，有时被称为“机器学习的奥林匹克”的人工智能基准测试套件，已经发布了一套新的训练测试，以帮助在竞争计算机系统之间进行更多更好的同类比较。MLPerf 的一项新测试涉及对大型语言模型的微调，该过程采用现有的训练模型，并用专业知识对其进行更多训练，使其适合特定目的。另一个是图神经网络，一种机器学习，一些文献数据库背后的一种机器学习，金融系统中的欺诈检测，以及社交网络。即使使用谷歌和英特尔的人工智能加速器的计算机增加和参与，由
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- ● 大量模拟数百个人工智能加速器● 深度评估网络性能和可扩展性并加快上市时间，且成本低于现有的解决方案● 准确还原人工智能和机器学习工作负载的真实网络行为，具备高仿真度且可重复验证是德科技的AI数据中心测试平台为网络工程师提供了一个精确模拟AI负载的新选择。通过比较使用是德科技硬件负载设备的测试结果和基于真实AI加速器的测试结果评估网络性能是德科技近日宣布，针对人工智能（AI）和机器学习（ML）基础设施生态系统，推出了 AI数据中心测
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- 现有移动基准测试的关联性和准确性在过去几个月里饱受诟病。从人造基准程序被曝光且测试结果漏洞百出，到某研 ...
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- 香港科技大学计算机科学及工程学系于第十一届中国国际高新技术成果交易会中展示射频识别技术基准测试方法学的研究，并与商界交流及分享研究成果。
射频识别技术基准测试方法学的研究范畴广泛，而「多天线多标签」测试研究则为其中一个应用范围，亦是该系在今届交易会中所展示的主要项目。于展会期间，研究人员向在场参观的厂商、学术界人士讲解研究项目的目标及研究过程，并分享研究测试中所遇的挑战和所得的成果。研究小组期望把项目的研究结果和心得跟业界交流，以协助商界解决在应用射频识别技术上的问题，藉以鼓励不同的业界使用射频
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- 测试响应：基准测试能有效地比较能量效率吗？ 工具和基准开始纷纷出台，试图解决如何比较两个处理器功率和能量效率的问题。 要点 功率基准测量的是完成一项任务的能量，而不是能耗率。 能量效率逐渐成为区分两个类似处理器的一种更重要的因素。 功率基准测试必须使能耗与“足够好”的性能处理有效点均衡。 现在还不太清楚如何能公正地采用一种一致的方法测量能量效率。 用来比较两种可供选择的处理器的相对性能的基准，严格说来是提高设计生产率的工具。基准测试本身并不能使技术难题得以解决，但却能缩短开发人员为某个项目挑选
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