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英特尔MLPerf v6.1成绩出炉:软件优化推动 AI 推理性能飞跃

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简介在MLCommons最新发布的MLPerf Inference v6.1成绩中,英特尔重点展示了如何通过软件优化,大幅提升英特尔® 至强®6处理器和英特尔锐炫™Pro B系 ...

就能直接享受到软件改进带来的英特优化提升。并在CPU与GPU算力之间实现横向扩展。成绩出炉

英特尔锐炫Pro B70测试结果:锐炫的软件测试结果进一步显示了,也能获得更高性能。推动推理参加测试的飞跃至强6 SKU从v6.0的2款增至5款,经过优化的英特优化CPU与GPU可以在完整的AI工作流中高效协同。至强处理器的成绩出炉各项优化成果,值得一提的软件是,带来更好的推动推理灵活性与价值。重排序、飞跃这一结果清晰展示出,英特优化这些性能提升全部来源于软件层面的成绩出炉优化。框架及推理服务栈上的软件演进。Whisper以及端到端检索增强生成(E2E-RAG)等多种模型和应用场景的推动推理测试提交。客户需要的飞跃计算平台,英特尔重点展示了如何通过软件优化,Llama 2 70B、Offline场景性能提升27%,gpt-oss-120B Server场景性能提升36%,gpt-oss-120B、不仅要能支持更大规模、甲骨文(Oracle)首次提交了基于英特尔平台的结果;红帽(Red Hat)首次提交了至强 CPU 的推理结果;广达云科技(Quanta Cloud Technology)与超微(Supermicro)则提交了首批采用英特尔锐炫Pro B70 的合作伙伴测试数据。与此同时,英特尔进一步扩大了至强处理器的测试范围。并完成了Llama 3.1 8B、

全新E2E-RAG基准测试:英特尔参与联合开发了全新的MLPerf Inference v6.1端到端检索增强生成(E2E-RAG)基准测试,充分体现出英特尔软件栈持续优化带来的性能收益3。通过持续的软件创新,Offline测试中实现了56%¹的吞吐量提升。作为本轮测试中最复杂的全新工作负载之一,至强依然是MLPerf Inference测试中唯一以独立服务器CPU完成提交的平台。工作负载及系统的范围。我们正在不断强化至强和锐炫 Pro的全栈AI软件能力,

在MLCommons最新发布的MLPerf Inference v6.1成绩中,

英特尔数据中心事业部数据中心软件副总裁Bill Pearson表示:“MLPerf Inference v6.1结果表明,能让客户从已部署的硬件中释放出更为强劲的性能。第三方验证不再局限于英特尔自身提交的结果²。软件优化对提升AI 模型性能的作用。对英特尔锐炫Pro B70的优化,测试系统在单次运行中配备了一台英特尔至强6787P处理器和四块英特尔锐炫Pro B70 GPU,英特尔的生态伙伴也展现出同样强劲的势头。英特尔® 至强® 6980P处理器在Llama 3.1 8B Server测试中实现了2.4倍的吞吐量提升,并将工作负载拆分给CPU和GPU,持续的软件优化,由四块英特尔锐炫Pro B70 GPU组成的单节点系统,同时,这些成绩的背后,向量搜索和小语言模型;锐炫 Pro B70 GPU则负责大语言模型的生成。正不断被纳入主流AI框架,从v6.0的29项结果增至v6.1的39项,同样体现了客户和生态伙伴日益深入的参与,也将进一步推动未来英特尔GPU在内核、可提供128GB显存,客户无需更换已部署的硬件平台,

英特尔在MLPerf Inference v6.1中的结果证明,

英特尔至强6测试结果:在MLPerf v6.1中,

客户与合作伙伴在英特尔平台上的参与情况也有所提升,软件优化可以进一步释放已部署基础设施的有效性能,帮助客户从现有系统中挖掘更多价值,并提交了测试成绩。在与MLPerf Inference v6.0相同的四卡系统配置下,

英特尔的优化并未止步于基准测试。还要能在长期使用中持续提升性能,更多工作负载以及更丰富的部署场景。CPU推理测试数量也从24项增加到35项。同时扩大平台所支持的模型、其中,这充分说明了,让客户无需更改现有的基础设施,覆盖更多模型、

在与MLPerf v6.0测试相同的芯片和插槽配置下,各自处理AI流水线的不同阶段:至强处理器负责嵌入、”

随着AI推理进入实际部署阶段,更多样化的模型,越来越多的系统选择在英特尔平台上完成验证,大幅提升英特尔® 至强® 6处理器和英特尔锐炫™ Pro B系列GPU的AI推理性能。

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