IT之家11月14日消息，科技媒体 WccfTech 昨日（11 月 13 日）发表博文，报道 NVIDIA 首次公布 Blackwell GPU 在 MLPerf v4.1 AI 训练工作负载中的成绩。在训练中，Llama 2 70B（Fine-Tuning）模型比 Hopper 快 2.2 倍。
测试简介
今年8月，NVIDIA首次公布了Blackwell GPU在MLPerf v4.1 AI推理中的基准测试结果，今天又首次公布了该GPU在MLPerf v4.1 AI训练工作负载中的测试结果。
NVIDIA表示，随着新模型的推出，AI领域的计算需求呈指数级增长，因此AI的训练和推理能力需要大幅提升。 IT之家附上本次训练工作量主要使用的模型如下：
这些工作负载的基准为评估AI加速器的训练性能提供了准确的数据支持。
Hopper GPU持续优化
自发布以来，Hopper GPU 性能通过不断的软件优化得到了显着提升。 H100 GPU 的 LLM 预训练性能比首次提交时快 1.3 倍，并且在 GPT-3（175B 训练）中实现了 70% 的性能提升。
NVIDIA 使用 11,616 个 H100 GPU 向 MLPerf 提交了最大规模的提交，进一步展示了其在数据中心级别的强大功能。
布莱克威尔的技术优势
Blackwell GPU 旨在提高每个 GPU 的计算吞吐量，配备了更大、更快的高带宽内存，允许 GPT-3 175B 基准测试在更少的 GPU 上运行，而不会牺牲性能。
根据测试结果，64个Blackwell GPU的测试性能可以达到256个Hopper GPU的水平。
