Nvidia と Intel は、最新の MLPerf Training 2.1 の結果で機械学習のパフォーマンスの向上を示しています from venturebeat.com

MLPerf トレーニング ベンチマークの仕組み
特にトレーニング ベンチマークを見て、Kanter 氏は、MLPerf はハードウェアだけでなく、ソフトウェアにも関係していると述べました。
MLPerf トレーニング ベンチマークが取得する主要な指標の 1 つは、トレーニング時間です。
MLCommons の結果を議論する Nvidia ブリーフィング コールで、Nvidia の AI、ベンチマーク、およびクラウドのディレクターである Dave Salvator は、H100 は、数年前に同じベンチマークに対して最初に提出された A100 よりも 6.7 倍のパフォーマンスを提供すると述べました。
H100 は現在、Nvidia の主要な ML トレーニング用ハードウェアですが、A100 が MLPerf トレーニングの結果も改善していないわけではありません。
「A100 はトレーニング用として非常に魅力的な製品であり続けており、ここ数年で、ソフトウェアの最適化だけでパフォーマンスを 2 倍以上向上させることができました」と Salvator 氏は述べています。