News Máy chủ Dell đạt hiệu suất hàng đầu trên Điểm chuẩn máy học

Thảo luận trong 'Tin công nghệ' bắt đầu bởi minhduongpro, 27/3/23.

  1. minhduongpro PageRank 2 Member

    Tham gia ngày:
    21/7/17
    Xem cách các máy chủ Dell PowerEdge vượt trội so với đối thủ trong điểm chuẩn MLPerf Inference v2.0 ở nhiều hạng mục khác nhau.

    Đã có kết quả chính thức cho các bài kiểm tra điểm chuẩn MLPerf Inference v2.0! Trong vòng thử nghiệm này, năm máy chủ Dell PowerEdge khác nhau đã xếp hạng nhất trong các hạng mục tương ứng. Kỳ tích đó đặc biệt đáng chú ý bởi vì các máy chủ Dell đã phải đánh bại nhiều đối thủ cạnh tranh hơn so với các vòng thử nghiệm trước đây. So với phiên bản 1.1 của bài kiểm tra, các nhóm đã gửi số kết quả kiểm tra ở hạng mục hiệu suất nhiều gấp đôi và gấp sáu lần kết quả ở hạng mục sức mạnh. Dell đã có 187 kết quả trong bộ phận khép kín cạnh tranh với 2.156 bài dự thi khác nhau.

    Điểm chuẩn suy luận MLPerf

    Ngay từ đầu, điểm chuẩn MLPerf đã tập trung vào việc sao chép các trường hợp sử dụng trong thế giới thực như nhận dạng hình ảnh, phát hiện đối tượng, chuyển lời nói thành văn bản, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và công cụ đề xuất.

    MLCommons giải thích: “Chúng tôi biết rằng để thúc đẩy tiến bộ trong học máy, chúng tôi cần các điểm chuẩn thúc đẩy ranh giới giữa nghiên cứu và thực tiễn công nghiệp và việc tạo ra các tập dữ liệu mở quy mô lớn sẽ rất quan trọng để thay đổi dòng này theo thời gian” . “Để dân chủ hóa các khả năng công nghệ mới phát hiện này và đảm bảo việc áp dụng rộng rãi, chúng tôi cần giảm ma sát và cải thiện tính di động của ML để chúng tôi có thể chia sẻ các phương pháp hay nhất xuyên biên giới giữa các quốc gia, giữa học viện và ngành cũng như giữa các nhà nghiên cứu và kỹ sư trong các công ty.”

    Hôm nay, MLCommons tiếp tục giám sát các bài kiểm tra điểm chuẩn MLPerf và xác thực các kết quả đã gửi. Mặc dù một số bài kiểm tra điểm chuẩn khác cho phép các bài kiểm tra diễn ra trên cơ sở cuốn chiếu, MLCommons mời người tham gia gửi kết quả trong các vòng kiểm tra khác nhau và sau đó xuất bản các kết quả được chấp nhận dưới dạng một bộ. Tất cả các kết quả phải tuân thủ các tiêu chuẩn thử nghiệm của tổ chức và chúng phải vượt qua các bài kiểm tra tuân thủ cũng như đánh giá ngang hàng trước khi được MLCommons chấp nhận.

    Vì các hệ thống phải đáp ứng các tiêu chuẩn cao như vậy để được MLCommons chấp nhận, nên ngành này thường công nhận các bài kiểm tra MLPerf là một trong những cách công bằng nhất để so sánh hiệu suất của các hệ thống ML khác nhau. Và khách hàng dựa vào những kết quả này như một cách để đánh giá hệ thống nào mang lại hiệu suất nhanh nhất và hệ thống nào mang lại hiệu suất tiết kiệm năng lượng nhất cho các trường hợp sử dụng ML.

    >>> Xem thêm: ST3000NM005A



    Hiệu suất của Dell trên MLPerf v2.0

    Trong vòng thử nghiệm này, các máy chủ Dell PowerEdge được xếp hạng đặc biệt tốt khi so sánh với các hệ thống cạnh tranh ở sáu hạng mục khác nhau:

    #1 về Hiệu suất trên mỗi Máy gia tốc với GPU NVIDIA A100 1

    Khi so sánh với các hệ thống khác có GPU NVIDIA A100, Dell PowerEdge XE8545 và PowerEdge R750xa tỏa sáng hơn tất cả các đối thủ. Các GPU NVIDIA này đặc biệt phổ biến với các hệ thống được thiết kế cho khối lượng công việc học sâu, khiến điều này trở thành một tuyên bố đáng thèm muốn. Kết quả kiểm tra cũng trải rộng trong nhiều trường hợp sử dụng, bao gồm phân loại hình ảnh, phát hiện đối tượng, chuyển giọng nói thành văn bản, hình ảnh y tế, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và công cụ đề xuất.

    PowerEdge XE8545 là máy chủ 2 ổ cắm, 4U với số lượng lõi CPU AMD EPYC™ cao và GPU NVIDIA A100 được gắn vào bo mạch chủ (SXM4) và NVIDIA NVLink để liên lạc tốc độ cao giữa các GPU. PowerEdge R750xa là CPU Intel® Xeon® Scalable 2x, máy chủ 2U được thiết kế để tăng hiệu suất cho khối lượng công việc sử dụng nhiều GPU với Cầu nối PCIe và NVIDIA NVLink để tăng tốc độ giao tiếp giữa các GPU.

    #1 về Hiệu suất Hệ thống cho Nhiều Điểm chuẩn Trong số tất cả các Máy chủ 4-GPU dựa trên PCIe 2

    Dell PowerEdge R750xa cũng vượt qua sự cạnh tranh giữa các máy chủ 4-GPU dựa trên PCIe. Các kết quả điểm chuẩn này áp dụng cho phân loại hình ảnh, phát hiện đối tượng, chuyển lời nói thành văn bản, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các công cụ đề xuất.

    #1 về Độ trễ đa luồng thấp nhất với Phiên bản MIG trong Edge 3

    Vòng kiểm tra này bao gồm kết quả từ các hệ thống GPU (MIG) đa phiên bản. Dell PowerEdge XE8545 đứng đầu danh mục này, đặc biệt là danh mục máy tính biên. Các kết quả kiểm tra này áp dụng cho các trường hợp sử dụng phân loại hình ảnh và phát hiện đối tượng.

    #1 cho kết quả suy luận T4 cao nhất 4

    Dell PowerEdge XE2420 là máy chủ biên 2U, 2 ổ cắm với hệ số dạng ngắn. Khi so sánh với các hệ thống khác sử dụng GPU NVIDIA T4, máy chủ này hoạt động tốt nhất về tổng thể. Những kết quả này liên quan đến các trường hợp sử dụng công cụ đề xuất, phân loại hình ảnh, chuyển lời nói thành văn bản và công cụ đề xuất. Kết quả cũng giúp trả lời các câu hỏi về chỉ số hiệu suất và sức mạnh của NVIDIA T4 so với A2, T4 so với A30 và T4 so với A100 MIG.

    #1 về Hiệu suất trên mỗi Watt cao nhất với GPU NVIDIA A2 Kết quả 5

    Cuối cùng, Dell PowerEdge XR12 là một máy chủ 2U bền chắc, tuân thủ hàng hải với một yếu tố hình thức nhỏ. Nó phù hợp cho việc triển khai viễn thông, quân sự, bán lẻ và nhà hàng, cũng như cho các môi trường đầy thách thức khác, nơi mong muốn có hiệu suất năng lượng cao. Những kết quả này làm cho nó trở thành một lựa chọn tốt để phân loại hình ảnh, phát hiện đối tượng, chuyển lời nói thành văn bản, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và công cụ đề xuất.

    >>> Xem thêm: ST2000NM003A



    Thông tin thêm về hiệu suất của Dell trong vòng kiểm tra điểm chuẩn MLPerf mới nhất hiện có trên Dell InfoHub .

    1 CLM-004860 Dựa trên nội dung gửi thử nghiệm bằng cách sử dụng bài kiểm tra điểm chuẩn Inference Datacenter v2.0 vào ngày 6 tháng 4 năm 2022 tại Dell HPC & AI Innovation Lab. Mỗi máy gia tốc được tính bằng cách chia chỉ số chính của tổng hiệu suất cho số lượng máy gia tốc được báo cáo. Trung tâm dữ liệu suy luận MLPerf v2.0 đã đóng. ID gửi: 2.0-015, 2.0-018, 2.0-019, 2.0-020. Tên và logo MLPerf là thương hiệu. Xem MLCommons để biết thêm thông tin.

    2 CLM-004858 Dựa trên các nội dung gửi thử nghiệm bằng cách sử dụng bài kiểm tra điểm chuẩn Inference Datacenter v2.0 vào ngày 6 tháng 4 năm 2022 tại Dell HPC & AI Innovation Lab. Mỗi máy gia tốc được tính bằng cách chia chỉ số chính của tổng hiệu suất cho số lượng máy gia tốc được báo cáo. Hiệu suất thực tế có thể khác nhau tùy thuộc vào cấu hình sản phẩm. MLPerf v2.0 Trung tâm dữ liệu suy luận v2.0 đã đóng. ID gửi: 2.0-015, 2.0-018, 2.0-019, 2.0-020. Tên và logo MLPerf là thương hiệu.
    3 CLM-004854 Dựa trên các nội dung gửi thử nghiệm bằng cách sử dụng bài kiểm tra điểm chuẩn Inference Datacenter v2.0 vào ngày 6 tháng 4 năm 2022 tại Dell HPC & AI Innovation Lab. Mỗi máy gia tốc được tính bằng cách chia chỉ số chính của tổng hiệu suất cho số lượng máy gia tốc được báo cáo. Hiệu suất thực tế có thể khác nhau tùy thuộc vào cấu hình sản phẩm. MLPerf v2.0 Inference Edge v2.0 Đã đóng. ID gửi: 2.0-026 . Tên và logo MLPerf là thương hiệu.
    4 CLM-004865 Dựa trên các nội dung gửi thử nghiệm bằng cách sử dụng bài kiểm tra điểm chuẩn Inference Datacenter v2.0 vào ngày 6 tháng 4 năm 2022 tại Dell HPC & AI Innovation Lab. Mỗi máy gia tốc được tính bằng cách chia chỉ số chính của tổng hiệu suất cho số lượng máy gia tốc được báo cáo. Hiệu suất thực tế có thể khác nhau. MLPerf v2.0 Trung tâm dữ liệu suy luận v2.0 đã đóng. ID gửi: 2.0-016, 2.0-017, tên và logo MLPerf là nhãn hiệu.
    5 CLM-004872 Dựa trên nội dung gửi thử nghiệm bằng cách sử dụng bài kiểm tra điểm chuẩn Inference Datacenter v2.0 vào ngày 6 tháng 4 năm 2022 tại Dell HPC & AI Innovation Lab. Mỗi máy gia tốc được tính bằng cách chia chỉ số chính của tổng hiệu suất cho số lượng máy gia tốc được báo cáo. Hiệu suất thực tế có thể khác nhau tùy thuộc vào cấu hình sản phẩm. MLPerf v2.0 Trung tâm dữ liệu suy luận v2.0 đã đóng. ID gửi: 2.0-021, 2.0-022. Tên và logo MLPerf là thương hiệu.

    Công ty cổ phần thương mại Máy Chủ Hà Nội

    - Trụ sở Hà Nội: Tầng 1,2,4 - Tòa nhà PmaxLand số 32 ngõ 133 Thái Hà - Q. Đống Đa

    Hotline mua hàng Hà Nội: 0979 83 84 84 Điện thoai: 024 6296 6644

    - CN Hồ Chí Minh: Lầu 1- Tòa nhà 666/46/29 Đường 3/2- Phường 14 - Quận 10

    Hotline mua hàng Hồ Chí Minh: 0945 92 96 96 Điện thoai: 028 2244 9399

    - Email: hotro@maychuhanoi.vn

    - website: Máy chủ Hà Nội

    - facebook: 登录 Facebook
     
    #1

Chia sẻ trang này