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Graphcore其參與(擬未)正式發(fā)布MLPerf最新的測試結(jié)果。本次提交，Graphcore使用新發(fā)布的Bow圖像分類模型系統(tǒng)ResNet-50和自然語言處理模型BERT與上次提交相比，性能提高了31%和37%。Graphcore還增加了語音轉(zhuǎn)錄模型RNN-T的提交。

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本次MLPerf第三方首次使用提交Graphcore系統(tǒng)。百度飛槳使用百度飛槳。Graphcore系統(tǒng)進行了BERT和Graphcore的BERT提交幾乎一致的性能證明了Graphcore的IPU提供的性能可以有效地跨框架復制，以及IPU生態(tài)進一步繁榮的潛力。

Graphcore這次面向封閉分區(qū)ResNet-50和BERT以3提交了兩個模型D WoW處理器Bow IPU為核心的Bow系統(tǒng)，包括Bow Pod16、Bow Pod64、Bow Pod128和Bow Pod256。與前代產(chǎn)品相比，Bow在提供更好性能的同時，系統(tǒng)的價格保持不變，進一步改進Graphcore系統(tǒng)性價比優(yōu)勢。結(jié)果表明，與上次提交相比，ResNet-訓練時間提高31%，BERT訓練時間增加37%。

在GPU優(yōu)勢模型ResNet-50上，Bow Pod16只需19.6分鐘，表現(xiàn)優(yōu)于NVIDIA的旗艦產(chǎn)品DGX-A100 640GB所需的28.7分鐘再次反映出來Bow系統(tǒng)性價比優(yōu)勢。

除此之外，Graphcore還提交了RNN-T開放分區(qū)的結(jié)果。RNN-T在移動設備中廣泛應用于高度準確的語音識別。Bow Pod64上，RNN-T訓練時間可以從幾周縮短到幾天。

Graphcore中國工程副總裁，AI算法科學家金琛說：這次MLPerf我們?yōu)槿〉玫膬?yōu)異成績感到非常自豪Graphcore始終堅持創(chuàng)新是不可分割的。我們也很高興通過與百度槳的合作，加快與百度槳的合作IPU擴大生態(tài)系統(tǒng)，賦予產(chǎn)業(yè)權(quán)力，促進各領域產(chǎn)業(yè)AI轉(zhuǎn)型升級。U-Blox代理我們將繼續(xù)創(chuàng)新，應對不斷增長的問題AI計算挑戰(zhàn)，幫助AI計算進化。

在本次MLPerf Training 2.在0的提交中，使用百度飛槳Bow Pod16和Bow Pod64進行了BERT提交封閉分區(qū)，結(jié)果及Graphcore使用PopART提交結(jié)果幾乎一致。這充分證明了這一點Graphcore IPU跨框架復制性能。這種能力的實現(xiàn)得益于這種能力的實現(xiàn)Graphcore硬件系統(tǒng)靈活，軟件不斷優(yōu)化，本地支持強，合作伙伴支持強。就像這次提交一樣，百度會Graphcore的Poplar結(jié)合飛槳軟件框架，取得了優(yōu)異的性能效果。

百度槳產(chǎn)品團隊負責人趙喬說：百度槳和Graphcore本次合作MLPerf取得了很好的成績。Graphcore的IPU該系統(tǒng)在合作中表現(xiàn)出色，在許多應用場景中表現(xiàn)出巨大的應用潛力。我們期待進一步加深Graphcore以創(chuàng)新技術加快硬件生態(tài)共創(chuàng)計劃合作AI產(chǎn)業(yè)落地，推進AI產(chǎn)業(yè)變革。”

百度飛槳已經(jīng)實現(xiàn)了IPU全面支持。Graphcore是百度飛槳硬件生態(tài)系統(tǒng)的創(chuàng)始成員，并于2022年5月正式加入百度飛槳發(fā)起的硬件生態(tài)共創(chuàng)計劃。未來，雙方將進一步合作，為開發(fā)者提供更多的創(chuàng)新工具AI生態(tài)繁榮賦能產(chǎn)業(yè)AI的應用和AI的商業(yè)化。產(chǎn)業(yè)中AI落地的應用也會反饋AI的發(fā)展和AI進一步繁榮生態(tài)。