產(chǎn)品詳情
在GPU占據(jù)優(yōu)勢的模型ResNet-50上，Bow Pod16僅耗時19.6分鐘，表現(xiàn)優(yōu)于英偉達旗艦產(chǎn)品DGX-A100 640GB所需的28.7分鐘，再一次體現(xiàn)了Bow系統(tǒng)的性價比優(yōu)勢
結果顯示，與上次提交相比，ResNet-50的訓練時間提升高達31%，BERT的訓練時間提升37% 除此之外，Graphcore還提交了RNN-T在開放分區(qū)中的結果 RNN-T是一種進行高度準確的語音識別的精密方式，在移動設備上被廣泛使用
在Bow Pod64上，RNN-T的訓練時間可以從原本的幾周縮短到幾天 成績背后：軟硬件持續(xù)迭代優(yōu)化 Graphcore中國工程副總裁、AI算法科學家金琛表示，本次MLPerf的提交有三大宗旨：首先，Graphcore成功提交了不同規(guī)格、不同尺度的Bow IPU計算平臺
Bow IPU系列發(fā)布于今年3月份，不久后，這些Bow產(chǎn)品就被納入到了提交集合中 包括Bow Pod16、Bow Pod64、Bow Pod128、Bow Pod256，并且#終取得了亮眼的成績 第二，在眾多參與本次MLPerf測試的芯片公司中，Graphcore是#有差異化處理器架構平臺的
Graphcore IPU芯片作為MIMD架構的圖處理器，包括了1472個獨立的處理器核，是一個多核分布式、片上內存分布式的多指令、多數(shù)據(jù)的處理器，而英偉達、谷歌、英特爾的芯片都屬于SIMD向量處理器
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