7项冠军，这是浪潮信息在MLPerf V1.1 AI练习评测中交出的最新成果单。

（来历：材料图）

在MLPerf 2021年度的4次功能测验中，浪潮AI服务器获得44项榜首。其间，在数据中心AI推理场景的总32项使命中获得17项冠军，在边际AI推理场景的总31项使命中收成16项冠军，在单机AI练习场景的16项使命中斩获11项冠军。

MLPerfM是世界上影响力最大的世界AI功能基准评测，由图灵奖得主大卫帕特森（David Patterson）建议，谷歌、Facebook、英伟达、英特尔、浪潮信息、哈佛大学、斯坦福大学、加州大学伯克利分校等50余家全球AI领军组织一起组成的MLCommons推动，并致力于推动机器学习和人工智能规范及衡量方针。

MLPerf基准测验场景在实践运用中均会被频频用起，用户能够依据相应测验成果，来得悉服务商在AI上的真实实力。 本次浪潮信息以上述成果摘得MLPerf桂冠，或是促进AI职业新一轮迸发的“引信”。

当时，AI正在反哺开发者，运用Codex等AI辅佐编程东西的开发者越来越多，而运用低代码进行开发的人员占比也越来越高，一起这类低代码渠道或辅佐渠道也正在进化。之前渠道背面对应的是某种编程言语，现在渠道背面则由AI进行加持。一旦AI彻底改变体系的开发形式，研制门槛得到下降，那么AI必将迎来新一轮迸发。

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纵观近年来在AI范畴获得杰出成果的各类模型，其参数规划根本依照指数级增加，从谷歌T5破百亿开端到GPT-3破千亿用了近2年。

而GPT-3到浪潮人工智能研究院的“源1.0”2457亿参数只用了一年的时刻，模型越大作用越好的大力出奇观现象也正在成为业界铁律，比方在对“源1.0”大模型进行图灵测验时，将人类专家创造的新闻、诗篇、对联，小说续写等类著作稠浊在由源1.0的著作中，由测验者判别该著作是否优异并把优异著作断定为人类创造，最终的测验成果“令人振奋”，在源1.0的应战测验中，人们能够精确分辩人与“源1.0”著作不同的整体成功率低于50%。

这意味着，多数人不能区分著作出自文学大师之手仍是由源1.0创造，能够说“源”系列大模型正在朝着更高的人工智能水平跨进，这一切的布景是强壮的AI数据处理才干与AI算力渠道支撑。

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浪潮AI服务器，让业界轻松拥抱超大数据

本次浪潮信息能够夺冠，该公司的AI旗舰服务器NF5488A5和NF5688M6功不可没。据悉，NF5488A5是全球第一批上市的A100服务器，在4U空间支撑8颗第三代NVlink互联的A100 GPU和2颗AMD Milan CPU，一起支撑液冷和风冷散热技能。NF5688M6是面向大规划数据中心优化规划的具有极致扩展才干的AI服务器，支撑8颗A100 GPU和两颗Intel Ice Lake CPU，支撑多达13张PCIe Gen4的IO扩展卡。

比照当下AI开发和十几年前的不同，就会发现当时AI开发者面对的数据越来越多，且正以三年翻两番的速度爆破式增加。可是数据的快速增加却成了AI开发者们的“甜美担负”，想玩转越来越大的模型真是益发困难，发挥数据价值需求强壮算力引擎的支撑，只要浪潮AI服务器的数据处理功能越来越强，数据作为当下的“原油”才干更好地发光发热。

很多人都知道，才智交通、才智医疗、智能驾驭等场景涉及到很多数据，但关于详细的数据量级却没有直观感触，权且以对数据处理时效要求最高的主动驾驭场景为例：前不久特斯拉宣告旗下主动驾驭体系FSD Beta9.0行将完结，有音讯称最新版其他FSD主动驾驭体系才干要到达L5级。

这则音讯令人颇感意外，由于现在特斯拉的AutoPilot也便是L3的程度。L5级其他主动驾驭，虽然不是从0到1的开创性作业，但在实践上想真实完成全天候主动驾驭的难度极大。 揭露材料显现，一台主动驾驭测验车辆每天至少发生10T数据，均匀每分钟要处理几百M数据。

因而，主动驾驭的决议方案延时有必要保持在极低状况，当轿车的行进速度为80公里/小时，其机械制动间隔就会挨近30米。要想确保安全，这时留给主动驾驭的反应时刻一般只要0.1秒，并且任何一点决议方案失误都有或许形成极端严峻的结果。 直观地说，L5级其他主动驾驭是一个每秒数据处理才干要达一个G，数据处理延时有必要低于0.1s，可靠性有必要高于99.999999%，再考虑AI模型的上百亿个参数，这对硬件数据处理才干的要求之高几乎令人咋舌。

在其他场景下，数据处理才干缺乏最多只需多算些时刻，可是在智能驾驭、主动飞翔等场景慢哪怕0.1秒都或许支付生命的价值。现在的AI范畴便是一力降十会，而浪潮AI服务器经过MLPerf测验，证明它是大规划AI模型落地的绝佳挑选。

全栈式渠道，让AI真实成为“日用品”

当然，只具有强壮的AI数据处理才干，还缺乏以应对杂乱的AI运用场景，更无法在剧烈的MLPerf中获得好成果。由于跟着数据的生根发芽，AI的运用范畴也在不断拓宽。可是AI迸发的条件仍是要以全方位、无短板的AI核算才干为条件。

这方面MLPerf测验与实践运用贴合很严密，从图画分类（ResNet）、医学印象切割（U-Net3D）、方针物体检测（SSD）、方针物体检测（Mask R-CNN）、语音辨认（RNNT）、自然言语了解（BERT）、智能引荐（DLRM）以及强化学习（MiniGo）等8大方面均有包括。

归纳来说，没有完成数据处理、模型练习、AI推理的一体化&全栈式的AI渠道，根本就无法获得好成果，也无法真实让AI大规划运用落地。由于木桶效应的限制，会让AI在落地过程中支付无法接受的时刻本钱。如果说数据处理才干是AI范畴的进场门票，那么全栈式AI算力渠道便是尖端选手所有必要要修炼的内功心法，而全栈式AI才干是浪潮信息一直在布局策划的大渠道。

2015年，该公司就对AI加快芯片进行研制，推出了集成FPGA加快卡的F37X；渠道方面则布局AI开发渠道AIStation、OpenStack AI云渠道、主动机器学习渠道AutoML Suite，在核算结构方面，开源发布根据FPGA的高效AI核算结构TF2，并在当年开源了集群并行版Caffe深度学习核算结构Caffe-MPI。

近期，浪潮人工智能研究院又发布全球最大中文巨量模型“源”，并以开源敞开普惠产学研各界，共促AI大模型立异开展与工业落地。 而MLPerf的洗礼，证明浪潮信息能够供给全方位、无短板的AI核算支撑。其才干掩盖运用场景洞悉与体系方案规划、运用代码移植优化、核算加快部件功能横向评测等各个环节。填补了AI范畴各技能栈之间的缝隙，也提升了数据剖析的处理时效。

让业界能够轻松获取最强的AI算力，使AI发生更多价值。 此外，全栈式产品也让浪潮信息的AI生态变得水到渠成。浪潮建议“元脑生态方案”，衔接技能端的人工智能算法公司和运用端的ISV、SI公司，经过同伴间的才干交融，促进智算立异技能、场景运用与交给服务的交融落地。

长时间的研制堆集与生态协作，让浪潮信息在智能视频剖析、医疗印象、电力设备巡检、语音辨认、智能交通等等方面形成了端到端的全栈式解决方案，至此它已是一个具有全栈式AI才干的尖端厂商之一。

总结来看，AI渠道是未来各职业数字化、智能化转型的要害，浪潮信息的本次夺冠，预示着浪潮的AI生态现已渐成闭环，让AI真实发生价值，谋福于整个社会。