2020 年 7 月 30 日，MLPerf 组织发布第三个版本 MLPerf Training v0.7 基准测试（Benchmark）结果。结果显示，英伟达基于今年 5 月最新发布的 Ampere 架构 GPU A100，和 HDR InfiniBand 实现多个 DGX A100 系统互联的庞大集群——DGX SuperPOD 系统在性能上分别开创了八个全新里程碑，共打破 16 项纪录。
打破 MLPerf Training 最新基准测试 16 项记录
MLPerf 是 2018 年 5 月成立的行业基准测试组织，在 AI 备受关注的当下，获得了芯片巨头和 AI 芯片公司以及 AI 业界的广泛关注。为了能够让机器学习处理器的基准测试也像 CPU 那样，MLPerf 组织囊括了该行业中的所有知名企业和机构，比如英特尔、英伟达、Google、亚马逊、阿里巴巴和百度、微软、斯坦福大学等。
巨头公司们乐于通过 MLPerf 的成绩证明其 AI 实力，平头哥在去年 11 月 MLPerf 首个版本基准测试成绩公布之后就强调其自主研发的 AI 芯片含光 800 在 Resnet50 基准测试中获得单芯片性能第一。
作为 AI 的领军者，英伟达自然也不会错过 MLPerf 的基准测试。2018 年 12 月，英伟达首次在 MLPerf 训练基准测试中创下了六项纪录，次年 7 月英伟达再次创下八项纪录。在最新 MLPerf Training v0.7 基准测试中，有两项新的测试和一项经大幅修订的测试。
其中一项基准测试对推荐系统的性能进行了排名，推荐系统是日益普及的一项 AI 任务。另一项基准测试对使用 BERT 的对话式 AI 进行了测试，BERT 是现有最复杂的神经网络模型之一。还有，强化学习测试中使用了 Mini-go 和全尺寸 19×19 围棋棋盘，该测试是本轮最复杂的测试，内容涵盖从游戏到训练的多项操作。
特别值得一提的是，英伟达是唯一一家在 MLPerf Training v0.7 测试中均采用市售商用产品的公司。其他大多数提交使用的要么是预览类别（preview category），其所用的产品预计需要几个月后才会面市，使用研究类别的产品，更是较长一段时间内都不会面市。
另外，在此次提交结果的九家公司中，除英伟达外，还有六家公司多家生态系统合作伙伴也提交了基于英伟达 GPU 的 MLPerf 测试结果。包括三家云服务提供商（阿里云、谷歌云和腾讯云）和三家服务器制造商（戴尔、富士通和浪潮）。
18 个月内实现 AI 性能 4 倍提升
创造纪录的英伟达 DGX SuperPOD 系统是基于 Ampere 架构以及 Volta 架构。雷锋网(公众号：雷锋网)此前报道，5 月份发布的最近 Ampere 架构 GPU A100 基于台积电 7nm 工艺，面积高达 826 平方毫米，集成了 540 亿个晶体管。相比 Volta 架构实现了高达 20 倍的性能提升，并且可以同时满足 AI 训练和推理的需求。
A100 对比 V100
由 8 个安培 A100 GPU 打造的 NVIDIA DGX A100 AI 系统单节点性能达到了创纪录的 5 petaflops。
此次，英伟达在 Selene 上运行了系统的 MLPerf 测试，Selene 是基于 DGX SuperPOD 的内部集群。DGX SuperPOD 是针对大规模 GPU 集群的公共参考架构，可在数周内完成部署。
根据测试结果，相较于首轮 MLPerf 训练测试中使用的基于 V100 GPU 的系统，如今的 DGX A100 系统能够以相同的吞吐率，在 18 个月内实现了 4 倍的性能提升。
能够取得里程碑的成就除了强大的硬件，还有两大关键——软件和网络连接。
A100 GPU 搭配 CUDA-X 库的软件更新，为通过 Mellanox HDR 200Gb/s InfiniBand 网络构建的扩展集群提供支持。HDR InfiniBand 可实现极低的延迟和高数据吞吐量，同时通过可扩展分层聚合和缩减协议（SHARP）技术，提供智能深度学习计算加速引擎。
英伟达 A100 能否无人能敌？
英伟达 A100 发布之后，就有业内人士表示 GPU 的性能又上了一个台阶，AI 芯片初创公司想要超越英伟达的难度有增加了。
但相比硬件的超越，雷锋网认为软硬件生态才是巨头公司更大的优势所在。据悉，通过最新的软件优化，基于 NVIDIA V100 的 DGX-1 系统也可实现 2 倍的性能提升。
就此次最新基准测试而言，提交了基于英伟达 GPU 的 MLPerf 测试结果的公司大多采用了英伟达的软件中心 NGC 容易，以及用于参赛的公开框架。另外，包括这些 MLPerf 合作伙伴在内的近二十家云服务提供商和 OEM 组成的生态系统，已采用或计划采用 A100 GPU 来打造在线实例、服务器和 PCIe 卡。
英伟达表示，A100 进入市场的速度也比以往英伟达的 GPU 更快，发布之初用于英伟达的第三代 DGX 系统，正式发布仅六周后，A100 就正式登陆了 Google Cloud 。
当然，英伟达也在通过更多行业软件吸引用户。比如今年 5 月，英伟达发布了两个应用框架——用于对话式 AI 的 Jarvis 和用于推荐系统的 Merlin。还有面向汽车行业市场的 NVIDIA DRIVE，面向医疗健康市场的 Clara，面向机器人技术市场的 Isaac，以及面向零售/智能城市市场的 Metropolis。
性能和生态都足够好的 A100，能让英伟达在 AI 市场无人能敌吗？价格会是阻碍吗？