在近期发布的业内首套人工智能基准测试中，NVIDIA刷新6项人工智能性能记录。在谷歌、英特尔、百度、NVIDIA及其他数十家科技行业领军企业的反对下，新型基准测试套件MLPerf可测量一系列深度自学工作阻抗。该套件涵括了计算机视觉、语言翻译成、个性化引荐以及增强自学任务等领域，目的沦为业内首个客观的人工智能基准测试套件。最佳性能展现出NVIDIA在其递交的6个MLPerf基准测试结果中均获得了最佳展现出。

这些测试涵括了多种工作阻抗和基础架构规模–从单节点上的16颗GPU到横跨80节点上的多达640颗GPU。这些测试分成6大类别，分别为图像分类、对象实例拆分、目标检测、临时翻译成、复发性翻译成与引荐系统。NVIDIA未递交第7类别，即增强自学的基准测试，原因是该类别仍未充分利用到GPU加快。

NVIDIA在语言翻译成测试类别中展现出引人注目NVIDIA在语言翻译成这一关键基准测试类别中展现出最为出众，仅有须要6.2分钟即已完成了Transformer神经网络的训练。关于NVIDIA参予的6项基准测试结果的更好信息，请求采访NVIDIA开发者新闻中心。NVIDIA工程师利用NVIDIADGX系统构建了这些测试结果。

该系统还包括全球最强劲的人工智能系统NVIDIADGX-2，配备了16颗几乎相连的V100TensorCoreGPU。唯一一家参予多达6项基准测试的科技公司NVIDIA是唯一一家参予多达6项基准测试的科技公司，充份展现V100TensorCoreGPU在部署人工智能工作阻抗方面的通用性。NVIDIA副总裁兼加快计算出来总经理IanBuck回应：“全新基准MLPerf展出了NVIDIATensorCoreGPU非凡的性能与通用性。

我们的TensorCoreGPU享有高性价比，且可通过各地的云服务提供商及电脑制造商构建供货，进而协助世界各地的开发人员在研发过程中的每一个阶段前进人工智能的应用于。”一流的人工智能计算出来必须“全栈式”创意要想要在简单多样的计算出来工作阻抗中构建出色性能，某种程度必须出众的芯片。

加快计算出来也不起码与加速器有关，还必须构建仅有堆栈创意。NVIDIA堆栈还包括NVIDIATensorCores、NVLink、NVSwitch、DGX系统、CUDA、cuDNN、NCCL、经过优化的深度自学框架容器以及NVIDIA软件开发套件。

超高易用性NVIDIA的人工智能平台是最便利且高性价比的自由选择。TensorCoreGPU可通过各地的云服务提供商及电脑制造商构建供货。高性价比的自由选择利用售价仅有为2，500美元的极强桌面级GPU-NVIDIATITANRTX，用户在桌面上也可实现完全相同的TensorCoreGPU强劲功能。

如果按照3年使用期来计算出来，该GPU每小时的费用仅有相等于几美分。通过NVIDIAGPUCloud(NGC)云容器登记，用户可持续改版这些软件的加快堆栈。NVIDIA创纪录的平台现可通过NGCiTunes用作构建NVIDIA业界领先的MLPerf性能的软件创意与优化，现可通过我们近期的NGC深度自学容器免费提供。

如须要iTunes，请求采访NGC容器登记。此容器包括经过NVIDIA优化的原始软件堆栈及顶级人工智能框架。18.11版本NGC深度自学容器包括了用作构建我们MLPerf基准测试结果的详尽软件。开发人员可将这些软件用作给定地点以及各大开发阶段：·对于桌面数据科学家：此容器反对利用NVIDIATITANRTXGPU积极开展前沿研究。

·对于工作组：此容器某种程度可运营于NVIDIADGXStation。·对于企业：利用来自阿里云、AWS、百度云、谷歌云、IBM云、MicrosoftAzure、OracleCloudInfrastructure以及腾讯云的NVIDIAGPU加快实例，此容器可减缓将人工智能用作其云端数据。·对于正在建构内部人工智能基础架构的各的组织：来自Atos、思科、Cray、DellEMC、HP、HPE、浪潮、误解、中科曙光以及Supermicro的NVIDIADGX系统与NGC-Ready系统可让人工智能投入使用。

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