芯研所9月24日消息，在最新公開資料中，NVIDIA曬出了配備ARM處理器（Ampere Altra）和A100 GPU加速卡的平臺和x86處理器平臺的性能差異，基于MLPerf最新的1.1基準。在深度學習推薦模型DLRM、自然語言處理網絡BERT、會議識別RNN-T、醫學圖像劃分3D U-Net、圖像分類的ResNet-50等負載中，與x86表現不相上下，甚至在3D U-Net單項中還實現反超。

芯研所采編

參與對比的還有高通AI100、Intel至強8380（Ice Lake）等。加速卡方面，如果以A30為標準，離線環境下，A100在大多數工作負載下的處理速度都是A30的2倍左右；在服務器環境下，基于x86的A100對會議識別RNN-T的處理速度接近A30的3倍。

據了解，MLPerf是當前全球最具影響力的AI計算基準評測組織，由圖靈獎得主大衛·帕特森（DavidPatterson）聯合谷歌、斯坦福、哈佛大學等單位共同成立，每年組織全球AI訓練和AI推理性能測試并發榜。

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