英偉達(dá)剛發(fā)布的A100 GPU、谷歌即將推出的TPUv4，兩個(gè)冤家的AI芯片性能孰強(qiáng)孰弱，在這份榜單里都能看到。

除了兩家AI巨頭相爭(zhēng)，此次也是中國(guó)芯片首次在榜單中亮相，來(lái)自華為的昇騰910芯片實(shí)測(cè)成績(jī)曝光，性能一度超越了英偉達(dá)同類(lèi)產(chǎn)品。

MLPerf測(cè)試內(nèi)容

隨著AI技術(shù)的進(jìn)步，今年的測(cè)試基準(zhǔn)進(jìn)一步加大了難度。

MLPerf訓(xùn)練測(cè)試基準(zhǔn)包括圖像分類(lèi)、翻譯、推薦系統(tǒng)和圍棋等8個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中，最終結(jié)果是這8項(xiàng)任務(wù)的訓(xùn)練時(shí)間，速度越快則性能越強(qiáng)。

具體的8項(xiàng)任務(wù)內(nèi)容如下：

其中后三項(xiàng)是新加入或重新制定的標(biāo)準(zhǔn)：

1、BERT：用Wikipedia語(yǔ)料庫(kù)訓(xùn)練BERT，這是首次將BERT引入MLPerf測(cè)試基準(zhǔn)。

2、DLRM：用Criteo AI Lab的Terabyte點(diǎn)擊率數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)推薦模型（DLRM），廣泛用于在線購(gòu)物推薦、搜索結(jié)果和社交媒體內(nèi)容排序。

3、Mini-Go：之前的MLPerf v0.5和v0.6也有訓(xùn)練圍棋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)，但卻是迷你棋盤(pán)，此次v0.7將棋盤(pán)擴(kuò)大為19x19全尺寸，這更能反映研究成果。

了解過(guò)測(cè)試內(nèi)容后，我們來(lái)看看各家的跑分成績(jī)。

BERT訓(xùn)練刷新紀(jì)錄

今年英偉達(dá)和谷歌兩家公司都拿出了自己最強(qiáng)的硬件參與競(jìng)爭(zhēng)。

英偉達(dá)方面，他們打破了16項(xiàng)AI訓(xùn)練測(cè)試紀(jì)錄，而谷歌則表示，自己在全部8項(xiàng)任務(wù)中有6項(xiàng)獲得了最高成績(jī)。

得益于兩家的激烈競(jìng)爭(zhēng)，AI訓(xùn)練速度有了飛速發(fā)展。有一些在5年前還需要訓(xùn)練3周的任務(wù)，現(xiàn)在只需不到1分鐘即可完成，幾乎是一年提高一個(gè)數(shù)量級(jí)。

令人印象最深刻的還是BERT，這個(gè)NLP模型在剛推出時(shí)需要訓(xùn)練3天時(shí)間。

去年，谷歌用1024塊TPUv3將訓(xùn)練時(shí)間縮短到76分鐘，英偉達(dá)又用1472個(gè)V100 GPU將訓(xùn)練時(shí)間進(jìn)一步減少到53分鐘。

在最新的MLPerf中，英偉達(dá)只花了49秒就完成了BERT的訓(xùn)練，他們用了一臺(tái)包含2048個(gè)A100 GPU的超級(jí)計(jì)算機(jī)SuperPOD。

作為對(duì)比，英偉達(dá)還表示，谷歌用16個(gè)TPUv3訓(xùn)練了56.7分鐘才完成。（看看，我們才用了不到1分鐘！）

然而，實(shí)際上谷歌比他們的速度更快，谷歌的一個(gè)研究項(xiàng)目使用了4096塊TPU芯片，在訓(xùn)練BERT上獲得了絕對(duì)最高的成績(jī)——23秒！

需要注意的是，這次訓(xùn)練BERT的數(shù)據(jù)集和去年并不相同，但是把BERT訓(xùn)練時(shí)間縮短到半分鐘內(nèi)已經(jīng)足夠驚人。

谷歌聲稱，快速訓(xùn)練BERT用的是世界上最快的機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練超算，其內(nèi)部有4096個(gè)TPU v3芯片和數(shù)百個(gè)CPU主機(jī)，所有芯片都通過(guò)超快速、超大規(guī)模的定制互連進(jìn)行連接，可提供430PFLOP的峰值性能。

這臺(tái)超算在4項(xiàng)任務(wù)中都把訓(xùn)練時(shí)間縮到半分鐘內(nèi)。

華為芯片首次亮相

另外，在訓(xùn)練芯片榜單上，我們首次看到了國(guó)產(chǎn)芯片的身影。

中科院深圳先進(jìn)技術(shù)研究所提供了華為昇騰910的測(cè)試成績(jī)，雖然僅測(cè)試了ResNet-50一項(xiàng)，但是相同規(guī)模的情況下，其速度已經(jīng)超過(guò)了英偉達(dá)的V100 GPU。

同樣使用128個(gè)至強(qiáng)白金CPU和512個(gè)AI加速芯片，昇騰910在ImageNet任務(wù)中，訓(xùn)練ResNet-50只需1.59分鐘，而英偉達(dá)V100需要2.35分鐘。

華為昇騰910不僅可以運(yùn)行自研的MindSpore框架，也能運(yùn)行谷歌的TensorFlow框架。兩者性能差距很小，后者的訓(xùn)練時(shí)間為1.53分鐘，比在MindSpore框架上運(yùn)行時(shí)間稍短。

不過(guò)，從這份榜單中可以看出，國(guó)產(chǎn)AI芯片任重道遠(yuǎn)，英偉達(dá)仍在商業(yè)領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)地位。

參與測(cè)試的多家公司使用的均是英偉達(dá)GPU，不久前推出的A100 GPU也迅速得到商用。戴爾、阿里、富士通、騰訊、浪潮，甚至連谷歌自己，都是英偉達(dá)的客戶。

而且臺(tái)積電將停止為華為代工芯片，使華為自研AI芯片的未來(lái)蒙上了一層陰影。

谷歌TPUv4泄露

此次MLPerf跑分還泄露了谷歌新一代TPU的性能指標(biāo)。

相比兩年前的TPUv3，谷歌的TPUv4帶來(lái)平均2.7倍的性能提升。

更可怕的是，谷歌23秒訓(xùn)練完BERT使用的是TPUv3，而使用256塊TPUv4訓(xùn)練BERT的時(shí)間是1.82分鐘。

至于更大規(guī)模的TPUv4計(jì)算集群會(huì)帶來(lái)怎樣恐怖的成績(jī)，或許只能等谷歌正式發(fā)布后才能知曉。

關(guān)于MLPerf

MLPerf是業(yè)內(nèi)首套衡量機(jī)器學(xué)習(xí)軟硬件性能的通用基準(zhǔn)，由圖靈獎(jiǎng)得主David Patterson聯(lián)合谷歌和幾所著名高校于2018年發(fā)起。

MLPerf基準(zhǔn)聯(lián)盟現(xiàn)有83家成員，包括谷歌、英偉達(dá)、微軟、Facebook、阿里巴巴等73家企業(yè)和斯坦福、哈佛、多倫多大學(xué)等10所高校。