Theo báo cáo của Financial Associated Press vào ngày 28 tháng 6, vào thứ Ba theo giờ địa phương, MLCommons, một liên minh công nghiệp mở trong lĩnh vực máy học và trí tuệ nhân tạo, đã tiết lộ dữ liệu mới nhất của hai lần đánh giá điểm chuẩn MLPerf. có thể chạy tất cả các bài kiểm tra. Trong bài kiểm tra đào tạo "mô hình ngôn ngữ lớn" mà các nhà đầu tư quan tâm hơn, dữ liệu do Nvidia và nền tảng điện toán đám mây GPU CoreWeave gửi đã đặt ra một tiêu chuẩn công nghiệp tàn bạo cho bài kiểm tra này. Với nỗ lực phối hợp của 896 bộ xử lý Intel Xeon 8462Y+ và 3584 chip Nvidia H100, chỉ mất 10,94 phút để hoàn thành nhiệm vụ đào tạo mô hình ngôn ngữ lớn dựa trên GPT-3.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Theo báo cáo của Financial Associated Press vào ngày 28 tháng 6, vào thứ Ba theo giờ địa phương, MLCommons, một liên minh công nghiệp mở trong lĩnh vực máy học và trí tuệ nhân tạo, đã tiết lộ dữ liệu mới nhất của hai lần đánh giá điểm chuẩn MLPerf. có thể chạy tất cả các bài kiểm tra. Trong bài kiểm tra đào tạo "mô hình ngôn ngữ lớn" mà các nhà đầu tư quan tâm hơn, dữ liệu do Nvidia và nền tảng điện toán đám mây GPU CoreWeave gửi đã đặt ra một tiêu chuẩn công nghiệp tàn bạo cho bài kiểm tra này. Với nỗ lực phối hợp của 896 bộ xử lý Intel Xeon 8462Y+ và 3584 chip Nvidia H100, chỉ mất 10,94 phút để hoàn thành nhiệm vụ đào tạo mô hình ngôn ngữ lớn dựa trên GPT-3.