{"id":13311,"date":"2020-07-30T03:58:33","date_gmt":"2020-07-30T08:58:33","guid":{"rendered":"https:\/\/cybermexico.mx\/nvidia-rompe-16-records-de-rendimiento-de-ia-en-los-ultimos-benchmarks-de-acuerdo-con-mlperf\/"},"modified":"2020-07-30T03:58:33","modified_gmt":"2020-07-30T08:58:33","slug":"nvidia-rompe-16-records-de-rendimiento-de-ia-en-los-ultimos-benchmarks-de-acuerdo-con-mlperf","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/cybermexico.mx\/nvidia-rompe-16-records-de-rendimiento-de-ia-en-los-ultimos-benchmarks-de-acuerdo-con-mlperf\/","title":{"rendered":"NVIDIA rompe 16 r\u00e9cords de rendimiento de IA en los \u00faltimos benchmarks de acuerdo con MLPerf"},"content":{"rendered":"<p><a href=\"https:\/\/www.comunicae.com.mx\/nota\/nvidia-rompe-16-records-de-rendimiento-de-ia-127087\/\" target=\"_blank\" class=\"fotonota\" rel=\"noopener noreferrer\"> <img decoding=\"async\" title=\"NVIDIA rompe 16 r&#xE9;cords de rendimiento de IA en los &#xFA;ltimos benchmarks de acuerdo con MLPerf\" src=\"https:\/\/cybermexico.mx\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/Mini1596044195_Captura_de_pantalla_2020_07_28_a_la_s_16.24.00.png\" border=\"0\" alt=\"NVIDIA rompe 16 r&#xE9;cords de rendimiento de IA en los &#xFA;ltimos benchmarks de acuerdo con MLPerf\" \/><\/a><\/p>\n<p>Hoy, el consorcio MLPerf public\u00f3 los resultados del MLPerf Training v0.7, la tercera ronda de resultados de su conjunto de pruebas de rendimiento de entrenamiento en aprendizaje autom\u00e1tizado. MLPerf es un consorcio de m\u00e1s de 70 empresas e investigadores de universidades l\u00edderes, y las suites de referencia de MLPerf son el est\u00e1ndar de la industria que facilita el rendimiento del aprendizaje autom\u00e1tizado.<\/p>\n<p>&#013;<br \/>\n&#013;<\/p>\n<p>Las mediciones de MLPerf son el est\u00e1ndar de comparaci\u00f3n en la industria y muestra un progreso sustancial de \u00e9sta y una diversidad creciente, incluidos m\u00faltiples procesadores, aceleradores y marcos de software nuevos. En comparaci\u00f3n con la ronda de presentaciones anterior, los resultados m\u00e1s r\u00e1pidos en los cinco puntos de referencia sin cambios, mejoraron en un promedio de 2.7 veces, mostrando una mejora sustancial en el hardware, el software y la escala del sistema.<\/p>\n<p>&#013;<br \/>\n&#013;<\/p>\n<p>NVIDIA estableci\u00f3 r\u00e9cords en la categor\u00eda que m\u00e1s les interesa a los clientes: productos disponibles comercialmente. Se realizaron pruebas con la \u00faltima arquitectura de NVIDIA, Ampere y laa arquitectura Volta.<\/p>\n<p>&#013;<br \/>\n&#013;<\/p>\n<p>La <strong>GPU A100<\/strong> y el sistema <strong>DGX SuperPOD<\/strong>, un grupo masivo de <strong>A100<\/strong> conectados con <strong>HDR InfiniBand<\/strong>, establecieron ocho nuevos hitos de rendimiento cada uno, rompiendo 16 r\u00e9cords en general.<\/p>\n<p>&#013;<br \/>\n&#013;<\/p>\n<p>Esta es la tercera prueba consecutiva y la mejor para NVIDIA en entrenamiento de MLPerf, un grupo de evaluaci\u00f3n comparativa de la industria formado en mayo de 2018. NVIDIA estableci\u00f3 6 r\u00e9cords en los primeros est\u00e1ndares de competencia para el entrenamiento de MLPerf en diciembre de 2018 y 8 en julio de 2019.<\/p>\n<p>&#013;<br \/>\n&#013;<\/p>\n<p>NVIDIA fue la \u00fanica compa\u00f1\u00eda que present\u00f3 productos disponibles comercialmente <a href=\"https:\/\/github.com\/mlperf\/policies\/blob\/master\/submission_rules.adoc#available-systems\" rel=\"nofollow\">available<\/a> desde ahora para todas las pruebas. La mayor\u00eda de las otras compa\u00f1\u00edas presentaron la categor\u00eda de vista previa <a href=\"https:\/\/github.com\/mlperf\/policies\/blob\/master\/submission_rules.adoc#preview-systems\" rel=\"nofollow\">preview category<\/a> para productos que pueden no estar disponibles durante varios meses o la categor\u00eda de investigaci\u00f3n <a href=\"https:\/\/github.com\/mlperf\/policies\/blob\/master\/submission_rules.adoc#research-development-or-internal-systems\" rel=\"nofollow\">research category<\/a> Para productos que no se espera que est\u00e9n disponibles durante un largo tiempo.<\/p>\n<p>&#013;<br \/>\n&#013;<\/p>\n<p><strong>Una ganancia de rendimiento 4 veces en 1 a\u00f1o y medio<\/strong><br \/>&#013;<br \/>\nLos \u00faltimos resultados demuestran que el enfoque de NVIDIA de la evoluci\u00f3n continua de una plataforma de inteligencia artificial que abarca procesadores, redes, software y sistemas est\u00e1 funcionando.<\/p>\n<p>&#013;<br \/>\n&#013;<\/p>\n<p>Por ejemplo, las pruebas muestran tasas de rendimiento equivalentes. El sistema <strong>DGX A100<\/strong> de hoy ofrece hasta 4 veces el rendimiento del sistema que utiliz\u00f3 las <strong>GPU V100<\/strong> en la primera ronda de pruebas de entrenamiento de MLPerf. Mientras tanto, el servidor <strong>DGX V100<\/strong> original ahora puede ofrecer un rendimiento hasta 2 veces mayor gracias a las \u00faltimas optimizaciones de software.<\/p>\n<p>&#013;<br \/>\n&#013;<\/p>\n<p>Estas ganancias llegaron en menos de dos a\u00f1os a partir de innovaciones en toda la plataforma de IA. Las <strong>GPU NVIDIA A100<\/strong> de hoy, junto con las actualizaciones de software para las bibliotecas <a href=\"https:\/\/www.nvidia.com\/en-us\/technologies\/cuda-x\/\" rel=\"nofollow\">CUDA-X libraries<\/a>, potencian los cl\u00fasteres en expansi\u00f3n construidos con <a href=\"https:\/\/www.mellanox.com\/pdf\/whitepapers\/WP_Introducing_200G_HDR_InfiniBand_Solutions.pdf\" rel=\"nofollow\">Mellanox HDR 200Gb\/s InfiniBand<\/a>.<\/p>\n<p>&#013;<br \/>\n&#013;<\/p>\n<p>Esta \u00faltima ronda de capacitaci\u00f3n abarca 138 resultados en una amplia variedad de sistemas de nueve organizaciones que presentaron la solicitud. Todos los resultados de la divisi\u00f3n cerrada usan el mismo modelo \/ optimizador (es), mientras que los resultados de la divisi\u00f3n abierta pueden usar enfoques m\u00e1s variados. Los resultados incluyen los sistemas disponibles comercialmente, los pr\u00f3ximos sistemas de vista previa y los sistemas RDI en investigaci\u00f3n y desarrollo, o que se utilizan internamente.<\/p>\n<p>&#013;<br \/>\n&#013;<\/p>\n<p>Para ver los resultados, vaya a <a href=\"http:\/\/mlperf.org\/training-results-0-7\" rel=\"nofollow\">http:\/\/mlperf.org\/training-results-0-7<\/a> . El conjunto de puntos de referencia MLPerf Training mide el tiempo que tarda en superar a los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico en un objetivo de calidad est\u00e1ndar en tareas que incluyen clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes, recomendaci\u00f3n, traducci\u00f3n y reproducci\u00f3n Go. Esta versi\u00f3n de MLPerf incluye dos nuevos puntos de referencia y un punto de referencia sustancialmente revisado.<\/p>\n<p>&#013;<br \/>\n<span>Art\u00edculo original <a href=\"https:\/\/www.comunicae.com.mx\/nota\/nvidia-rompe-16-records-de-rendimiento-de-ia-127087\/\">NVIDIA rompe 16 r\u00e9cords de rendimiento de IA en los \u00faltimos benchmarks de acuerdo con MLPerf<\/a> publicado en <a href=\"https:\/\/www.comunicae.com.mx\">comunicae.com.mx<\/a><\/span><\/p>\n<p \/>&#013;<br \/>\nSource: Ciencia<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Hoy, el consorcio MLPerf public\u00f3 los resultados del MLPerf Training v0.7, la tercera ronda de resultados de su conjunto de pruebas de rendimiento de entrenamiento en aprendizaje autom\u00e1tizado. 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