5月2日，由包括百度、谷歌、斯坦福大學、哈佛大學在內(nèi)的多家企業(yè)和高校聯(lián)合發(fā)布了一套用于測量和提高機器學習軟硬件性能的國際基準MLPerf。其巨大的學術(shù)和產(chǎn)業(yè)價值獲業(yè)界肯定，被認為不僅將加速推進機器學習硬件+軟件相關(guān)技術(shù)創(chuàng)新，更將對整個AI領(lǐng)域的研發(fā)思路、投資布局帶來長期影響。
圖靈獎得主David Patterson (左一)與來自斯坦福、谷歌、百度 (Greg
Diamos)、哈佛的代表在5月2日召開的紐約AI大會上宣布MLPerf
近幾年AI在全球范圍內(nèi)備受關(guān)注，機器學習呈現(xiàn)爆發(fā)性發(fā)展，軟硬件系統(tǒng)也需要快速發(fā)展演變以滿足其要求。隨著研究人員不斷推出用來處理機器學習任務的硬件設備和軟件框架，業(yè)界對新一代基準的需求應運而生。
此次發(fā)布的MLPerf基準將主要用來測量訓練不同深度神經(jīng)網(wǎng)絡所需要的時間，這些神經(jīng)網(wǎng)絡所執(zhí)行的任務包括物體識別、語言翻譯以及經(jīng)典的下圍棋等。基準所統(tǒng)計的相關(guān)數(shù)據(jù)將為AI基礎研究和行業(yè)應用提供重要參考，例如幫助算法工程師優(yōu)化模型，協(xié)助硬件廠商提高產(chǎn)品性能等，從而促進AI的長期突破和創(chuàng)新。作為MLPerf基準的發(fā)起方之一，百度公司副總裁王海峰也評論稱大型公司也可以憑借該基準來優(yōu)化資源配置。“AI正在賦能百度的一系列產(chǎn)品和服務。MLperf這樣的基準使我們能夠?qū)Σ煌脚_進行比較，從而做出更好的技術(shù)選擇。”
MLPerf 目前已獲包括AMD、英特爾、微軟、SambaNova、Wave
Computing、加州大學伯克利分校、多倫多大學、明尼蘇達大學等多家企業(yè)和高等院校的聯(lián)合支持與參與。
關(guān)于MLPerf對人工智能產(chǎn)業(yè)的歷史價值，業(yè)界將其與SPEC(The Standard Performance Evaluation
Corporation)標準性能評測機構(gòu)進行類比。SPEC是國際上對系統(tǒng)應用性能進行標準評測的權(quán)威組織，旨在確立、修改以及認定一系列服務器應用性能評估的標準，于1988年由全球幾十所知名大學、研究機構(gòu)、IT企業(yè)共同成立，其測試標準被全球用戶廣泛認可。數(shù)據(jù)顯示，SPEC推出后15年里，CPU性能以每年1.6倍的速度提高，對傳統(tǒng)IT業(yè)產(chǎn)生了巨大的推動作用。
《計算機體系結(jié)構(gòu)：量化研究方法》一書作者，新晉圖靈獎得主David
Patterson就MLPerf的發(fā)布評論稱：“良好的基準測試能讓研究人員迅速比較不同思路，降低創(chuàng)新難度。通過調(diào)整研發(fā)工作、引導投資決策，MLPerf對于全球范圍內(nèi)機器學習技術(shù)進步和整個AI領(lǐng)域的創(chuàng)新意義深遠。”
因為機器學習是一個迅速發(fā)展的領(lǐng)域，MLPerf將根據(jù)用戶反饋迅速迭代。“MLPerf是一個關(guān)鍵的基準，它展示了我們的數(shù)據(jù)流處理器技術(shù)是如何讓機器學習工作負載性能達到最優(yōu)的。”AI初創(chuàng)公司W(wǎng)ave
Computing的首席技術(shù)官Chris Nicol這樣評價。
