MLPerf는 새로운 AI 벤치마크 스위트(Suite)로 엔비디아를 비롯해 구글, 인텔, 바이두 등 수 십여 개의 기술 선도업체들이 지원하며, 광범위한 딥 러닝 워크로드를 측정한다. MLPerf는 포괄적인 AI 벤치마크 스위트를 목표로, 컴퓨터 비전, 언어 번역, 맞춤형 추천, 강화 학습 과제 등을 다룬다.
엔비디아는 제출한 6개의 MLPerf 벤치마크 결과에서 최고 성능을 달성했다. 여기에는 단일 노드의 16개의 GPU부터 80개 노드의 640개의 GPU에 이르는 다양한 워크로드와 인프라 규모가 포함된다.
엔비디아가 최고 성능을 기록한 6개 부문에는 이미지 분류, 객체 인스턴스 분류, 객체 탐지, 비 반복 번역, 반복 번역, 추천 시스템이 해당된다. 엔비디아는 강화 학습과 관련된 일곱 번째 부문의 결과는 제출하지 않았는데, 이는 GPU 가속을 최대한 활용하지 않았기 때문이다. 특히, 엔비디아 기술이 두각을 나타낸 주요 벤치마크는 언어 번역으로, 단 6.2분 만에 트랜스포머(Transformer) 신경망을 훈련시켰다.
엔비디아 엔지니어들은 16개의 V100 텐서 코어 GPU를 장착한 AI 시스템인 엔비디아 DGX-2가 포함된 엔비디아 DGX 시스템으로 이 같은 성과를 달성했다. 엔비디아는 6개의 MLPerf 벤치마크를 기록한 업체로, 이번 결과를 통해 다양한 AI 워크로드를 위한 V100 텐서 코어 GPU의 활용성을 증명했다.
엔비디아 가속 컴퓨팅 담당 부사장겸 총괄인 이안 벅은 “새로운 MLPerf 벤치마크를 통해 엔비디아 텐서 코어 GPU의 탁월한 성능과 활용성이 다시한번 입증됐다”며, “전 세계 클라우드 서비스 제공업체 및 컴퓨터 제조업체들에게 합리적인 가격과 유용성을 제공하는 텐서 코어 GPU는 개발자들이 개발의 모든 단계에서 AI를 발전시키도록 돕고 있다”고 말했다. editor@itworld.co.kr
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Surfshark
“유료 VPN, 분명한 가치 있다” VPN 선택 가이드
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