科技媒体 WccfTech 昨日发布博文，报道称英伟达首次公布了 Blackwell GPU 在 MLPerf v4.1 AI 训练工作负载中的成绩，

　　测试简介

　　英伟达于今年 8 月，首次公布了 Blackwell GPU 在 MLPerf v4.1 AI 推理方面的基准测试成绩，而今天首次公布了该 GPU 在 MLPerf v4.1 AI 训练工作负载方面的测试成绩。

　　NVIDIA 表示，随着新模型的推出，AI 领域对计算的需求正在以指数级增长，因此需要大幅提升训练和推理 AI 的能力，附上本次训练工作负载主要使用的模型如下：

　　Llama 2 70B

　　Stable Diffusion

　　DLRMv2

　　BERT

　　RetinaNet

　　GPT-3 175B

　　R-GAT

　　这些工作负载的基准测试为评估 AI 加速器的训练性能提供了准确的数据支持。

　　Hopper GPU 的持续优化

　　Hopper GPU 自发布以来，经过持续的软件优化，性能得到了显著提升。H100 GPU 在 LLM 预训练性能上比首次提交时快了 1.3 倍，并且在 GPT-3中实现了 70% 的性能提升。

　　英伟达利用 11616 个 H100 GPU 进行了 MLPerf 的最大规模提交，进一步证明了其在数据中心级别的强大能力。

　　Blackwell 的技术优势

　　Blackwell GPU 的设计旨在提高每个 GPU 的计算吞吐量，配备更大更快的高带宽内存，不降低性能的前提下，能够在更少的 GPU 上运行 GPT-3 175B 基准测试。

　　根据测试结果，64 张 Blackwell GPU 的测试性能，可以达到 256 张 Hopper GPU 的水平。