Nvidia在Llama 2 70B與Stable Diffusion XL模型基準測試皆拔得頭籌

MLCommons發布了MLPerf Inference v4基準測試套件的最新結果，其中資料中心分類新增了文生圖模型Stable Diffusion XL和開源語言模型Llama 2 70B，在這兩個新模型的效能表現上，Nvidia系統皆位居第一。而邊緣系統新增的Stable Diffusion XL模型測試，則由Wiwynn提交的系統在效能上獲得領先。

MLPerf Inference基準測試套件涵蓋資料中心和邊緣系統，目的是要衡量硬體系統，在各種場景中執行人工智慧與機器學習模型的速度。MLCommons由專門的工作小組，評估當前階段生成式人工智慧的發展，決定納入基準測試的模型。

在考量模型授權、易用性、部署和決策的準確性，工作小組決定在Inference 4.0套件中加入兩個新模型，一個是具有700億參數的Llama 2 70B來代表大型模型，另一個則選擇用來代表文生圖生成式人工智慧模型的Stable Diffusion XL。

Llama 2 70B相比MLPerf Inference v3.1所納入的GPT-J模型大一個量級，結果也更加準確，工作小組解釋，之所以需要加入一個像是Llama 2 70B這樣的大型語言模型，是因為與較小的語言模型相比起來，執行Llama 2 70B需要不一樣的等級的硬體，而這便成為高階系統一個良好的基準。

而之所以工作小組還選擇Stable Diffusion XL，則是因為其擁有26億參數，透過生成大量圖像，基準測試能夠計算延遲和吞吐量等指標，了解系統整體效能。目前MLPerf Inference v4.0中已經有三分之一的基準測試，是針對生成式人工智慧工作負載，包括了小型、大型語言模型與文生圖生成器，以確保MLPerf Inference基準測試可以跟上最先進的技術。

共有23個組織提交MLPerf Inference 4.0測試結果，包括ASUSTeK、Azure、Google、Intel、Juniper Networks、Qualcomm、Red Hat、Supermicro與Wiwynn等公司，MLCommons共收到8,500個效能結果以及900個功耗測試結果。

MLPerf Inference 4.0資料中心類別中，Nvidia的系統在新加入的兩個模型測試Llama 2 70B與Stable Diffusion XL，皆拿到了效能表現第一，而在邊緣環境的類別，則是由Wiwynn所提交，使用兩個Nvidia L40S GPU所組成的系統，獲得Stable Diffusion XL模型效能表現第一。