وفقًا لتقرير صادر عن Financial Associated Press في 28 يونيو ، يوم الثلاثاء بالتوقيت المحلي ، كشف MLCommons ، وهو تحالف صناعي مفتوح في مجال التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ، عن أحدث بيانات تقييمين لمعيار MLPerf. إنها منصة الأجهزة الوحيدة. يمكنه إجراء جميع الاختبارات. في اختبار تدريب "نموذج اللغة الكبيرة" الذي يهتم به المستثمرون أكثر ، وضعت البيانات المقدمة من Nvidia ومنصة الحوسبة السحابية GPU CoreWeave معيارًا صناعيًا وحشيًا لهذا الاختبار. بفضل الجهود المتضافرة لـ 896 معالجات Intel Xeon 8462Y + و 3584 رقائق Nvidia H100 ، استغرق الأمر 10.94 دقيقة فقط لإكمال مهمة تدريب نموذج اللغة الكبيرة استنادًا إلى GPT-3.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
وفقًا لتقرير صادر عن Financial Associated Press في 28 يونيو ، يوم الثلاثاء بالتوقيت المحلي ، كشف MLCommons ، وهو تحالف صناعي مفتوح في مجال التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ، عن أحدث بيانات تقييمين لمعيار MLPerf. إنها منصة الأجهزة الوحيدة. يمكنه إجراء جميع الاختبارات. في اختبار تدريب "نموذج اللغة الكبيرة" الذي يهتم به المستثمرون أكثر ، وضعت البيانات المقدمة من Nvidia ومنصة الحوسبة السحابية GPU CoreWeave معيارًا صناعيًا وحشيًا لهذا الاختبار. بفضل الجهود المتضافرة لـ 896 معالجات Intel Xeon 8462Y + و 3584 رقائق Nvidia H100 ، استغرق الأمر 10.94 دقيقة فقط لإكمال مهمة تدريب نموذج اللغة الكبيرة استنادًا إلى GPT-3.