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      包攬MLPerf?新榜及2021年度總冠軍,系統(tǒng)級(jí)創(chuàng)新方顯智算真實(shí)力

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      日前,備受業(yè)內(nèi)矚目的國(guó)際權(quán)威AI基準(zhǔn)測(cè)試MLPerf?公布了最新一期訓(xùn)練(Training)榜單V1.1。其中,中國(guó)系統(tǒng)廠商浪潮信息提交了AI服務(wù)器所有8項(xiàng)單機(jī)測(cè)試的固定任務(wù)(Closed Division)成績(jī),并斬獲其中7項(xiàng)冠軍。而縱觀即將過(guò)去的2021年,在該年度總共4次性能測(cè)試中,浪潮AI服務(wù)器共斬獲44項(xiàng)第一,名列MLPerf?2021年度冠軍榜首。


      那么問(wèn)題來(lái)了,MLPerf?榜單緣何如此重要?以浪潮信息為代表的中國(guó)系統(tǒng)廠商獲得該榜單年度總冠軍背后意味著什么?

      大咖云集、接地氣,MLPerf?榜單含金量高

      提及與ICT產(chǎn)業(yè)相關(guān)領(lǐng)域的榜單,相信業(yè)內(nèi)有相當(dāng)部分的人會(huì)抱有不屑的態(tài)度。這很容易理解,畢竟在“不服跑個(gè)分”已經(jīng)成為某些廠商口頭禪和誰(shuí)都要跑個(gè)分的今天,某些榜單的含金量大打折扣確是不爭(zhēng)的事實(shí)。

      而在我們看來(lái),衡量和判斷一個(gè)榜單含金量的標(biāo)準(zhǔn)非常簡(jiǎn)單,即參與榜單廠商在與測(cè)試相關(guān)的產(chǎn)業(yè)中的實(shí)力和地位如何(代表權(quán)威性),更重要的是,該榜單的測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)及項(xiàng)目是否更貼近該市場(chǎng)和用戶的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景(代表實(shí)用性),即俗話說(shuō)的是否更接地氣。

      據(jù)此,我們來(lái)看看MLPerf?榜單的含金量究竟如何?

      以MLPerf?公布的最新一期訓(xùn)練(Training)榜單V1.1為例,我們看到,它吸引了包括谷歌、微軟云、英偉達(dá)、浪潮信息、百度、戴爾、聯(lián)想等14家公司及科研機(jī)構(gòu)的參與。其中谷歌、英偉達(dá)、微軟無(wú)疑是業(yè)內(nèi)公認(rèn)的,當(dāng)下AI領(lǐng)域軟硬件方面絕對(duì)的大咖,而浪潮信息則是AI系統(tǒng)(例如AI服務(wù)器)市場(chǎng)中的No.1(中國(guó)及全球AI服務(wù)器市場(chǎng)始終占據(jù)榜首)。從參與的廠商看,我們不難發(fā)現(xiàn),其涵蓋了AI的硬件、軟件、系統(tǒng)、應(yīng)用等業(yè)內(nèi)頂尖的企業(yè)。

      接下來(lái)我們?cè)倏雌涫欠窀N近市場(chǎng)和用戶的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)商場(chǎng)景。這里我們還是以MLPerf?公布的最新一期訓(xùn)練(Training)榜單V1.1為例,上述參與的相關(guān)企業(yè)共提交180項(xiàng)固定任務(wù)成績(jī),6項(xiàng)開放任務(wù)成績(jī)。其中固定任務(wù)要求參賽各方使用與參考模型等價(jià)的模型和限定的優(yōu)化器,對(duì)于實(shí)際用戶評(píng)測(cè)AI計(jì)算系統(tǒng)性能具備很強(qiáng)的參考意義,也一直是MLPerf?中角逐最激烈及主流廠商最關(guān)注的領(lǐng)域。

      對(duì)此,浪潮信息高級(jí) AI 產(chǎn)品經(jīng)理王磊此前接受全球權(quán)威數(shù)據(jù)中心媒體The Next Platform采訪時(shí)曾表示:MLPerf 是基于最廣泛的 AI 負(fù)載和應(yīng)用場(chǎng)景,例如計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理和推薦系統(tǒng)?!薄癕LPerf 訓(xùn)練基準(zhǔn)中的八項(xiàng)任務(wù)提供了較為完整的各類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對(duì)客戶的應(yīng)用場(chǎng)景有非常好的代表性”。而也正是這份權(quán)威雜志,其在《WHY THE MLPERFBENCHMARK IS GOOD FOR AI, AND GOOD FOR YOU》https://www.nextplatform.com//why-the-mlperf-benchmark-is-good-for-ai-and-good-for-you/,文章中,作為第三方,詳細(xì)分析了MLPerf?榜單權(quán)威性的原因,有興趣的業(yè)內(nèi)人士不妨拿來(lái)一閱,相信會(huì)對(duì)MLPerf?榜單,尤其是其權(quán)威性和實(shí)用性會(huì)有更加客觀和深刻的理解,我們這里不再贅述。

      我們認(rèn)為,無(wú)論是從參與的廠商(AI產(chǎn)業(yè)相關(guān)大咖云集),還是其接近市場(chǎng)和用戶實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景(項(xiàng)目設(shè)置更符合實(shí)際應(yīng)用)以及獨(dú)立第三方的分析和解讀,MLPerf?榜單不僅權(quán)威,還更接地氣,是它對(duì)于市場(chǎng)和用戶的真正價(jià)值所在,即市場(chǎng)和用戶以此榜單作為標(biāo)準(zhǔn)做出的選擇,與其在實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的應(yīng)用表現(xiàn)應(yīng)相差無(wú)幾。

      當(dāng)我們明確了MLPerf?榜單的權(quán)威性及實(shí)用性再來(lái)看看中國(guó)系統(tǒng)廠商浪潮信息的表現(xiàn)。

      2021年,浪潮AI服務(wù)器在MLPerf?數(shù)據(jù)中心AI推理場(chǎng)景的總32項(xiàng)任務(wù)中斬獲17項(xiàng)冠軍,在邊緣AI推理場(chǎng)景的總31項(xiàng)任務(wù)中斬獲16項(xiàng)冠軍,從云到邊全面領(lǐng)先;在單機(jī)AI訓(xùn)練場(chǎng)景的16項(xiàng)任務(wù)中浪潮AI服務(wù)器共斬獲11項(xiàng)冠軍。


      可以說(shuō),無(wú)論是從MLPerf?榜單,還是實(shí)際應(yīng)用的角度,中國(guó)系統(tǒng)廠商在AI計(jì)算確實(shí)走在了前列。

      系統(tǒng)級(jí)創(chuàng)新,榜單背后的硬核支撐

      所謂知其然,需知所以然。中國(guó)系統(tǒng)廠商緣何會(huì)在MLPerf?榜單中名列前茅?

      眾所周知,對(duì)于AI算力,雖然芯片是核心,但事實(shí)是,芯片從造出來(lái)到大規(guī)模用起來(lái),往往還隔著一個(gè)巨大的產(chǎn)業(yè)鏈鴻溝,主要體現(xiàn)在,算力的供給需要構(gòu)建算力平臺(tái),需要解決架構(gòu)設(shè)計(jì)、核心部件、高速互聯(lián)、散熱設(shè)計(jì)等一系列工程問(wèn)題。而要解決這些問(wèn)題,就涉及到系統(tǒng)創(chuàng)新。

      需要提醒的是,千萬(wàn)不要忽視系統(tǒng)創(chuàng)新的難度,具體到一臺(tái)AI服務(wù)器,除了芯片外,系統(tǒng)廠商需要解決超過(guò)300個(gè)關(guān)鍵的過(guò)程控制點(diǎn)和設(shè)計(jì)難題,同時(shí)還需要解決與算法框架和AI應(yīng)用的優(yōu)化和適配等挑戰(zhàn)。

      業(yè)內(nèi)知道,與單純的芯片廠商相比,系統(tǒng)廠商由于長(zhǎng)期位居服務(wù)市場(chǎng)和客戶的最前沿(離市場(chǎng)和用戶最近),最知曉他們的痛點(diǎn)和需求,所以在我們看來(lái),有且只有系統(tǒng)廠商,依靠其系統(tǒng)級(jí)的創(chuàng)新能力,有的放矢,化解我們前述面臨的挑戰(zhàn),最終釋放出AI算力的最大價(jià)值,高效率地輸出算力,滿足市場(chǎng)和用戶實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景及業(yè)務(wù)需求。而這一規(guī)律,通過(guò)此次和全年霸榜MLPerf?的中國(guó)系統(tǒng)廠商浪潮信息在AI計(jì)算系統(tǒng)創(chuàng)新方面的系統(tǒng)設(shè)計(jì)和全棧優(yōu)化能力的表現(xiàn)得到了很好的驗(yàn)證。

      具體表現(xiàn)在,針對(duì)AI訓(xùn)練中常見的密集I/O傳輸瓶頸,浪潮AI服務(wù)器以領(lǐng)先設(shè)計(jì)大幅降低通信延遲,極大提升了AI訓(xùn)練效率;同時(shí),針對(duì)高負(fù)載多GPU協(xié)同任務(wù)調(diào)度,對(duì)NUMA節(jié)點(diǎn)與GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸進(jìn)行全面優(yōu)化和深度調(diào)校,確保訓(xùn)練任務(wù)中的數(shù)據(jù)IO無(wú)阻塞;在散熱層面,針對(duì)目前業(yè)界功率最高的A100-SXM-80GB(500W) GPU,浪潮率先開發(fā)的先進(jìn)冷板液冷系統(tǒng),確保GPU在全功率甚負(fù)載下依然穩(wěn)定工作,將AI計(jì)算系統(tǒng)的性能發(fā)揮到極致。

      針對(duì)不同AI任務(wù)的計(jì)算特點(diǎn),浪潮AI服務(wù)器的精細(xì)化調(diào)優(yōu)能力也走在前列。在2020年的MLPerf? V0.7評(píng)測(cè)中,浪潮信息開創(chuàng)性提出效率更高的圖像分類(ResNet50)收斂性優(yōu)化方案,即在ImageNet數(shù)據(jù)集上,僅使用85%的迭代步數(shù)就達(dá)到了75.9%的目標(biāo)精度,該優(yōu)化方案將訓(xùn)練性能提升了15%。目前,該方案已被MLPerf社區(qū)成員普遍采納。此外,在本次V1.1競(jìng)賽中,浪潮信息對(duì)Resnet任務(wù)中的圖像的前處理進(jìn)行了優(yōu)化,使用DALI框架并在GPU上運(yùn)行解碼,解決了CPU運(yùn)行的計(jì)算瓶頸,實(shí)現(xiàn)了浪潮信息在ResNet任務(wù)上連續(xù)3屆領(lǐng)先。

      由此看,本次浪潮AI服務(wù)器在8項(xiàng)AI訓(xùn)練任務(wù)中,取得7項(xiàng)冠軍,正體現(xiàn)了浪潮AI服務(wù)器對(duì)多元AI計(jì)算場(chǎng)景的洞察和深刻理解。

      除了具備系統(tǒng)級(jí)的創(chuàng)新能力外,我們認(rèn)為在解決這些市場(chǎng)和用戶痛點(diǎn)及滿足他們需求的同時(shí),系統(tǒng)廠商還能形成自己對(duì)于相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)的洞察和理解,做到先知先覺(jué),并率先付諸于行動(dòng),進(jìn)而形成市場(chǎng)先發(fā)和領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。

      例如鑒于人工智能在算法領(lǐng)域的不斷突破,不同數(shù)值精度帶來(lái)了跨度更大的計(jì)算類型,對(duì)計(jì)算芯片指令集、架構(gòu)的要求更加細(xì)分。對(duì)此,圖靈獎(jiǎng)獲得者 John Hennessy和 David Patterson2019年共同發(fā)表的《計(jì)算機(jī)架構(gòu)的新黃金時(shí)代》,詳見原文https://cacm.acm.org/magazines/2019/2/234352-a-new-golden-age-for-computer-architecture/fulltext中提出:當(dāng)摩爾定律不再適用,一種更以硬件為中心的針對(duì)特定問(wèn)題領(lǐng)域定制設(shè)計(jì)計(jì)算機(jī)體系架構(gòu)的方法DSAs(Domain-Specific Architectures)會(huì)成為主導(dǎo),這種設(shè)計(jì)的核心在于針對(duì)特定問(wèn)題或特定領(lǐng)域來(lái)定義計(jì)算架構(gòu)。


      而我們從系統(tǒng)廠商浪潮信息上述的系統(tǒng)級(jí)創(chuàng)新不難判斷,其不僅對(duì)于計(jì)算產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)早有認(rèn)知(例如率先推出采用GPU加速的AI服務(wù)器實(shí)例,并至今引領(lǐng)這一市場(chǎng)),且已經(jīng)通過(guò)自身的系統(tǒng)級(jí)創(chuàng)新能力正在化解擺在業(yè)內(nèi)面前、讓新的計(jì)算架構(gòu)真正落地所面臨的挑戰(zhàn)(如我們前述阻礙AI芯片充分發(fā)揮算力產(chǎn)生的產(chǎn)業(yè)鏈鴻溝)。而這也是中國(guó)系統(tǒng)廠商霸榜MLPerf?榜單背后的又一個(gè)重要原因。

      服務(wù)數(shù)字經(jīng)濟(jì),智算時(shí)代迎挑戰(zhàn)仍需更多

      眾所周知,ICT產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新最終都是要為市場(chǎng)和用戶服務(wù)。而在人工智能為代表的智算時(shí)代同樣如此。我們前述AI計(jì)算系統(tǒng)創(chuàng)新的根本目的,最終還是要讓算力、算法和數(shù)據(jù)去服務(wù)數(shù)字經(jīng)濟(jì),去支撐科研創(chuàng)新,去推動(dòng)智慧轉(zhuǎn)型,這就需要加大以AI計(jì)算為核心的智能計(jì)算中心—這一新型人工智能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),以此推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)AI化和政府治理的智能化。

      但隨之而來(lái)的,面對(duì)智算中心建設(shè)所需大規(guī)模AI算力部署,AI算力平臺(tái)建設(shè)將面臨高功耗、高電流密度、高總線速率、高系統(tǒng)復(fù)雜度的新挑戰(zhàn)。

      對(duì)此,中國(guó)工程院院士、浪潮首席科學(xué)家王恩東認(rèn)為,要想釋放多元算力價(jià)值、促進(jìn)人工智能創(chuàng)新,一是要重視智算系統(tǒng)的創(chuàng)新,加大人工智能新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),把從技術(shù)到應(yīng)用的鏈條設(shè)計(jì)好,從體系結(jié)構(gòu)、芯片設(shè)計(jì)、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、系統(tǒng)軟件、開發(fā)環(huán)境等各個(gè)領(lǐng)域形成既分工明確又協(xié)同創(chuàng)新的局面;二是要加快推動(dòng)開放標(biāo)準(zhǔn)建設(shè),通過(guò)統(tǒng)一的、規(guī)范的標(biāo)準(zhǔn),將多元化算力轉(zhuǎn)變?yōu)榭烧{(diào)度的資源,讓算力好用、易用。

      不知業(yè)內(nèi)從王恩東院士的言論看到了什么?我們看到的是,系統(tǒng)級(jí)創(chuàng)新在智算中心的建設(shè)中依然是重中之重,畢竟AI計(jì)算是智算中心的核心,而AI服務(wù)器又是智算中心生產(chǎn)算力的“動(dòng)力機(jī)組”,是產(chǎn)出強(qiáng)大算力的源泉。而放置于智算系統(tǒng)(例如智算中心),系統(tǒng)創(chuàng)新又被賦予了更寬泛的內(nèi)涵,即不僅應(yīng)是算力的生產(chǎn),還應(yīng)包括聚合、調(diào)度和釋放,同時(shí)需要產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)參與者在遵守統(tǒng)一、規(guī)范的標(biāo)準(zhǔn)之下,通力協(xié)作,各施所長(zhǎng),打造智算生態(tài)。

      實(shí)際的情況是,去年發(fā)布的《智能計(jì)算中心規(guī)劃建設(shè)指南》已經(jīng)就上述做了明確的說(shuō)明。而系統(tǒng)廠商,無(wú)論是在算力的生產(chǎn)、聚合、調(diào)度和釋放,還是在打造生態(tài)方面,已走在了業(yè)內(nèi)的前列。


      以浪潮信息為例,除了我們前述的在算力生產(chǎn)層面的系統(tǒng)級(jí)創(chuàng)新外,在算力調(diào)度層面,浪潮AIStation人工智能開發(fā)平臺(tái)能夠?yàn)锳I模型開發(fā)訓(xùn)練與推理部署提供從底層資源到上層業(yè)務(wù)的全平臺(tái)全流程管理支持,幫助企業(yè)提升資源使用率與開發(fā)效率90%以上,加快AI開發(fā)應(yīng)用創(chuàng)新(解決了算力的效率問(wèn)題);在聚合算力方面,浪潮持續(xù)打造更高效率更低延遲硬件加速設(shè)備與優(yōu)化軟件棧;在算力釋放上,浪潮AutoML Suite為人工智能客戶與開發(fā)者提供快速高效開發(fā)AI模型的能力,開啟AI全自動(dòng)建模新方式,加速產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。

      總結(jié):綜上,我們看到,系統(tǒng)廠商在MLPerf?中能取得優(yōu)異成績(jī)的能力,是建立在其對(duì)市場(chǎng)及客戶應(yīng)用場(chǎng)景的理解之上,而其在產(chǎn)品研發(fā)、客戶需求、實(shí)際應(yīng)用中所獲得的洞察和理解,又指導(dǎo)著MLPerf?測(cè)試,是其能夠取得優(yōu)異成績(jī)的一個(gè)重要原因。與此同時(shí),系統(tǒng)廠商在MLPerf?測(cè)試中的探索和創(chuàng)新也反過(guò)來(lái)幫助其更好地回饋產(chǎn)業(yè)客戶的實(shí)際應(yīng)用,以此形成一種良性的循環(huán)。而這種良性循環(huán),在保持系統(tǒng)廠商持續(xù)領(lǐng)先的同時(shí),更重要的是會(huì)加速AI產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)AI化的落地。而在智算中心到來(lái)的時(shí)代,這種能力和良性循環(huán)又會(huì)被放大,進(jìn)而促進(jìn)中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

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      2026-02-16 22:40:03
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      2026-02-18 23:58:05
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      2026-02-19 01:39:28
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      2026-02-19 13:29:09
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      2026-02-18 21:49:14
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      南權(quán)先生
      2026-01-12 16:44:03
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      劉姚堯的文字城堡
      2026-02-19 07:18:34
      2026-02-19 16:12:49
      孫永杰的ICT評(píng)論 incentive-icons
      孫永杰的ICT評(píng)論
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