北京2024年2月23日 /美通社/ -- 國際權威標準性能評估組織SPEC第35屆年會日前在美國舉行。會上，SPEC組織確定新一年工作計劃，為推動AI算力產業的更快發展，國際最新AI算力評測標準SPEC ML即將發布，該標準由浪潮信息、NVIDIA、Intel、AMD、Red Hat等成員聯合開發。
與業界一般AI算力評測標準不同，「國際最新AI算力評測標準SPEC ML」模擬了AI訓練和推理不同場景的端到端全棧流程，涵蓋業界最豐富的主流AI工作負載，評估包括多個AI場景的綜合性能、集群擴展性、能效等多種關鍵參數，可以幫助用戶更好地理解算力系統的瓶頸并進行優化，是一款更貼近用戶真實AI業務需求的算力測試基準。目前，浪潮信息、NVIDIA、Dell等企業正針對SPEC ML評測標準率先開展測試工作，國際最新AI算力評測標準的重大發布，將幫助用戶更全面地了解AI算力系統的性能、擴展性及能效水平。
此外，SPEC ML技術委員會舉行換屆選舉，浪潮信息和英特爾連任技術委員會主席、副主席。
近年來，隨著人工智能產業快速興起，也激發了AI算力的爆發式增長。過去10年，AI計算的能力已經提高了不低于100萬倍，但要滿足像ChatGPT這類擁有巨量的參數和深度網絡結構的大模型，算力性能提升還面臨巨大的挑戰。為了推動AI算力技術發展，更好評估不同芯片、算法、計算框架的AI算力性能表現，方便用戶選擇適合自己的計算解決方案，業界涌現出一批AI測評基準，比如MLPerf、AIPerf、DeepBench等。一般評測基準測試中，比如訓練場景，會忽略需要大規模數據集的預訓練過程，直接進行模型訓練場景測試，而且僅會測試算力系統在ResNet50、SSD、Transformer、Bert等某個單一場景下的極限性能。但隨著模型規模越來越大，從單節點到大規模集群，訓練流程更加復雜，模態算法也更加豐富，需要更貼合用戶真實訓練場景的評測基準，系統評估算力系統面向多種AI工作負載的綜合性能、集群擴展性、能效等多種關鍵參數。
過去一年，SPEC ML技術委員會面向用戶更復雜的訓練流程、更豐富的AI負載，完成了國際最新AI算力評測標準SPEC ML的開發工作。SPEC ML測試過程中，無論是訓練場景還是推理場景，測試用例會模擬用戶真實的應用環境，綜合評估基于不同芯片、不同算法框架，服務器整機在ResNet、Yolo、SSD、3D U-Net、MobileNet、BERT等10多種AI工作負載下的綜合性能，以及多節點集群擴展性能、能效、關鍵系統性能參數等，尤其是Diffusion、Bloom等負載的加入，實現了對諸如大模型等AI熱點應用的性能評測，幫助用戶更全面地了解AI算力系統的性能及能效水平。本次大會，SPEC ML技術委員會展示了ML測試工具，測試基準的架構、各項功能及展現結果等，獲得SPEC領導層及各成員的高度評價。
SPEC是一個全球性的、權威的第三方應用性能測試組織，組織成員包括英特爾、甲骨文、NVIDIA、蘋果、微軟、浪潮信息、加州大學伯克利分校、清華大學等，擁有SPEC CPU、SPEC Power、SPEC Cloud等十幾項測試基準，真實模擬了企業不同應用場景下的整機性能、能效，是各類企業用戶的采購和信息系統搭建的重要決策依據之一。作為新一屆SPEC OSSC委員，浪潮信息將繼續承擔SPEC ML、SPEC CPU、SPEC Power、SPEC Cloud等技術小組日常工作審查、重大事項決策、測試研究及決策測試標準的發展方向等職責。
