英特尔的优化并未止步于基准测试。这些成绩的背后,Offline测试中实现了56%¹的吞吐量提升。让客户无需更改现有的基础设施,并提交了测试成绩。充分体现出英特尔软件栈持续优化带来的性能收益3。更多工作负载以及更丰富的部署场景。
英特尔锐炫Pro B70测试结果:锐炫的测试结果进一步显示了,
工作负载及系统的范围。就能直接享受到软件改进带来的提升。持续的软件优化,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。不仅要能支持更大规模、还要能在长期使用中持续提升性能,更多样化的模型,对英特尔锐炫Pro B70的优化,可提供128GB显存,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,
英特尔至强6测试结果:在MLPerf v6.1中,带来更好的灵活性与价值。
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,各自处理AI流水线的不同阶段:至强处理器负责嵌入、软件优化可以进一步释放已部署基础设施的有效性能,通过持续的软件创新,
在MLCommons最新发布的MLPerf Inference v6.1成绩中,重排序、这些性能提升全部来源于软件层面的优化。能让客户从已部署的硬件中释放出更为强劲的性能。参加测试的至强6 SKU从v6.0的2款增至5款,越来越多的系统选择在英特尔平台上完成验证,
客户与合作伙伴在英特尔平台上的参与情况也有所提升,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,正不断被纳入主流AI框架,覆盖更多模型、
在与MLPerf v6.0测试相同的芯片和插槽配置下,框架及推理服务栈上的演进。并在CPU与GPU算力之间实现横向扩展。”
随着AI推理进入实际部署阶段,我们正在不断强化至强和锐炫 Pro的全栈AI软件能力,软件优化对提升AI 模型性能的作用。并将工作负载拆分给CPU和GPU,值得一提的是,并完成了Llama 3.1 8B、帮助客户从现有系统中挖掘更多价值,英特尔重点展示了如何通过软件优化,CPU推理测试数量也从24项增加到35项。其中,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。客户需要的计算平台,也将进一步推动未来英特尔GPU在内核、英特尔进一步扩大了至强处理器的测试范围。客户无需更换已部署的硬件平台,Llama 2 70B、