NVIDIA數(shù)據(jù)中心深度學(xué)習(xí)產(chǎn)品性能
在現(xiàn)實(shí)世界的應(yīng)用程序中部署AI，需要訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)以指定的精度融合。這是測(cè)試AI系統(tǒng)的最佳方法-準(zhǔn)備將其部署在現(xiàn)場(chǎng)，因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)隨后可以提供有意義的結(jié)果（例如，對(duì)視頻流正確執(zhí)行圖像識(shí)別）。不收斂的訓(xùn)練是對(duì)指定AI網(wǎng)絡(luò)上硬件吞吐能力的衡量，但不能代表實(shí)際應(yīng)用。
NVIDIA的完整解決方案堆棧，從GPU到庫(kù)，再到NVIDIA GPU Cloud（NGC）上的容器，都使數(shù)據(jù)科學(xué)家可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)快速啟動(dòng)并運(yùn)行。NVIDIA?A100 Tensor Core GPU在各種規(guī)模上都提供了前所未有的加速，在MLPerf中創(chuàng)下了記錄，這是AI行業(yè)領(lǐng)先的基準(zhǔn)測(cè)試，也是對(duì)加速平臺(tái)方法的證明。
MLPerf 0.7 AI基準(zhǔn)測(cè)試上的NVIDIA性能

NVIDIA A100 Performance on MLPerf 0.7 AI Benchmarks

Training Natural Language Processing

Converged Training Performance
A100 Training Performance

V100 Training Performance

總結(jié)

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