6月30日,国际权威AI性能基准评测平台MLPerf,发布了基于Training V1.0 的最新标准测试结果。宁畅 AI服务器X640 G40和X660 G45,分别以48.43、28.64成绩,取得固定任务(closed)赛道,单机服务器系统的MASK R-CNN、U-NET3D两项AI场景世界性能第一。

MASK R-CNN、U-NET3D是重量级图像目标检测以及图像分割模型,其应用场景包括自动驾驶、医疗图像分析、监控、工业检测等,是典型数据中心应用模型。而第一成绩背后是每秒分析5040张X光照片、57000张图片以及570余次训练迭代的,单机服务器世界极限处理速度。
MLPerf基准测试在国际AI领域有极高影响力,其基准联盟已有谷歌、Intel、NVIDIA、微软、Facebook等超50家成员。
新纪录诞生
宁畅方面介绍,本次MLPerf Training V 1.0测试,共有16家国际一线厂商在固定任务(closed)赛道,提交了91个单机系统配置,并于DLRM、MASK R-CNN、Resnet50、SSD、U-NET3D等8个AI场景下,产生超百项测试成绩。
MLPerf测试的AI场景包含固定任务(Closed)和开放优化(Open)两个赛道,固定任务(Closed)更侧重公平性,参与测试的各计算系统基于同一套参数运行。
搭载英特尔第三代至强可扩展处理器、Optane BPS大容量持久内存以及NVIDIA A100 Tensor Core GPU的宁畅X640 G40以及X660 G45,从众多机型配置中“杀出”,以48.43、28.64分钟成绩夺得MASK R-CNN、U-NET3D场景的单机世界性能第一,取得新世界性能纪录。
在MASK R-CNN、U-NET3D测试中,单机服务器系统需要运行29GB、21GB的原始图像数据,并通过分析与迭代最终完成模型训练。而完成过程所耗费时间越少,则印证系统性能越强。
除获得以上两项性能冠军外,在横向比较搭载同400W功耗GPU的单机服务器系统,宁畅X660 G45在DLRM(推荐系统)、SSD(目标检测)固定任务赛道,以1.92、8.51分钟成绩取得世界性能第一。


夺冠MLPerf的唯一初创公司
X640 G40支持多种GPU拓扑结构,针对不同AI场景和训练模型进行互联优化,以满足不同类型客户需求。

X660 G45是专为深度学习训练开发的高性能计算平台,满配8颗GPU并采用600GB/s 的NVLink总线高速互联。每个GPU还可搭配HDR 200Gb/s InfiniBand网络和NVMe SSD高速缓存,助用户搭建GPU高速集群。结合近500TB本地存储容量,可极大缩短用户AI模型训练时间。

本次MLPerf测试,宁畅是唯一取得冠军成绩的初创服务器厂商。而就在6月20日,宁畅还取得了8项SPEC CPU2017的同CPU配置服务器世界性能第一。2020年的MLPerf测试中,宁畅服务器更是打破了超10项世界性能纪录。
对于本次夺冠,宁畅工程师介绍MLPerf测试比拼的是厂家对服务器底层硬件与软件的理解和优化能力,而这些“能力”来源于对用户应用场景的深入理解与实践。宁畅团队专注服务器研发、生产已有15年之久,拥有近百万台服务器生产部署经验,可为用户提供全栈服务器定制化服务。
作为智能算力定制专家,宁畅创立的2020年便已有近千家企业、用户采购宁畅服务器产品,收到定制咨询350余次,累计落地服务器定制方案170项,宁畅用户已覆盖互联网、金融、电信等数十个行业,出货量数以万计。
好文章,需要你的鼓励
Lumen Technologies对美国网络的数据中心和云连接进行重大升级,在16个高连接城市的70多个第三方数据中心提供高达400Gbps以太网和IP服务。该光纤网络支持客户按需开通服务,几分钟内完成带宽配置,最高可扩展至400Gbps且按使用量付费。升级后的网络能够轻松连接数据中心和云接入点,扩展企业应用,并应对AI和数据密集型需求波动。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
RtBrick研究警告,运营商面临AI和流媒体服务带宽需求"压倒性"风险。调查显示87%运营商预期客户将要求更高宽带速度,但81%承认现有架构无法应对下一波AI和流媒体流量。84%反映客户期望已超越网络能力。尽管91%愿意投资分解式网络,95%计划五年内部署,但仅2%正在实施。主要障碍包括领导层缺乏决策支持、运营转型复杂性和专业技能短缺。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。