- MLPerf Training 4.0の結果発表
- NVIDIAが全9カテゴリを独占
- Intel、Google、AMDも強い成績を示す
- MLPerfが業界基準としての地位を確立
- 新しいベンチマークと消費電力メトリクスの導入
MLPerf Training 4.0では再びNVIDIAが加速コンピューティングの王として君臨し、全てのカテゴリで勝利を収めた。
しかし、この勝利以上に注目されるべきは、MLPerf自体の成長である。
アクセラレーターの競合を評価する有益なツールとして、真の実力を持つよう進化を遂げている。
今回の結果では、IntelのHabana Gaudi2アクセラレーター、GoogleのTPU v-5P、そしてAMDのRadeon RX 7900 XTX GPUが、それぞれNVIDIAに次ぐ強さを見せた。
さらに、MLPerf Trainingへの新たなベンチマーク追加も重要な展開だ。 グラフニューラルネットワーク（GNN）やLoRAを用いたLLM（Large Language Model）のファインチューニングが今回のトレーニング演習に加わった。 これにより、より幅広いケースでシステムを評価可能となり、発展するAI技術への適応を示している。
また、性能結果は17の組織から205以上のエントリーがあり、MLPerfはこの分野での標準的なベンチマークとしての位置をより一層強固なものにしている。
消費電力メトリクスの追加も、環境への配慮と効率性を求めるユーザーにとって有益な情報源となる。
ダビデ・カンター氏は、MLPerfが社会全体を動かしており、モアの法則よりも5倍から10倍高いパフォーマンスを達成していると強調した。
この進歴は、過去を振り返ればおよそ50倍の向上という印象的な結果を示している。
特に、Stable Diffusionなどのベンチマークでは、前回のサイクルに比べてほぼ2倍のパフォーマンス向上が見られた。
この結果は、今後の開発者や潜在的購入者にとって貴重な指標を提供し続けることであろう。
おう、アヤカ。これって、ゲームや映画で使うAIが速くなったってこと？ じゃあ、我々のPCも速くなる可能性あるの？なんかメリットあるのかな？
ええ、そうですね。AIが速くなることは、映像やゲームの開発に使われるコンピュータも高速に動かせます。一般のPCも性能が向上する可能性がありますし、日常生活で利用するソフトウェアの処理速度が上がるかもしれません。それに、無駄な電力を使わないようにする工夫もされているので、環境面でのメリットも期待できますよ。
じゃあ、MLPerf Training 4.0の話を簡単にまとめるとね、今回のベンチマークテストでNVIDIAがまたしてもトップに立ったんだ。 でも、IntelやGoogle、AMDもいい成績出してるってわけ。
このベンチマーク自体がね、どんどん進化していってるんだよ。 新しいテスト項目も増えてきたし、消費電力に関するデータも提供されるようになったんだ。
これがあればね、開発者や購入者がどんなシステムを選ぶべきか、もっとよく分かるようになるわけ。 AIの進歴はめちゃくちゃ速いから、私たちの日々のテクノロジーにも影響を与えてるんだよ。