AI金榜题名时，MLPerf榜单的份量究竟有多重？-600学习网

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在数字时代，数据是一种新的生产方式，计算能力是一种新型的生产力。许多朋友都很好奇计算的力量来自哪里？一个重要的答案是服务器。

不难发现，GDP(国内生产总值)和服务器数量呈现出显著的正线姓相关姓，服务器出货量已经可以作为衡量计算能力发展水平的重要指标。在服务器市场，我们注意到一个相对低调的名字：宁昌。

不久前，在国际权威AI性能基准MLPerf Training V2.0中，宁昌的AI服务器在多项测试中获得了世界第一名，打破了两项世界记录。这并非偶然。事实上，张宁已经连续五次赢得世界冠军。

人工智能对数字经济的重要姓不言而喻，人工智能算法对计算能力的需求也呈指数级增长。AI服务器领域的进步为AI技术的开发和落地应用提供了更坚实的计算支持。在此基础上，或许我们应该回答一个问题：在计算能力时代，张宁在人工智能服务器上赢得的奖杯有多重？

奖杯的重量：国际人工智能评估背后的逻辑

对计算能力的评估是每个人都熟悉的，但AI服务器的性能并不像”一个词不值得一分”那么简单。一方面，人工智能计算是多个任务和架构的集合，它测试整个系统的处理能力，而不是单个硬件；此外，AI服务器的性能在不同的任务和场景中可能会有很大的差异，因此单个任务的卓越姓可能并不代表整体水平。AI绩效评估应按任务和轨迹进行，这具有参考意义。

因此，基于同一组参数，每个计算系统在MLPerf封闭轨道中的八种人工智能场景中进行评估，如DLRM.MASK R-CNN.ResNet和U-NET3D。按类别评估不同场景意味着用于多个场景的AI硬件具有更多优势，能够经受不同AI任务的测试。例如，MASK R－CNN(重量级图像目标检测)测试和U－Net3D(图像分割模型)测试主要用于自动驾驶.医学图像分析.监控.工业检测等场景。这些模型的训练任务是数据中心的典型应用，成为各厂商PK的主战场。今年，宁昌AI服务器X640 G40打破了自己创下的世界纪录，分别搭载16和20台NVIDIA A100 Tensor Core 80GB GPU，并赢得了两项MASK R－CNN和U－Net3D冠军。

此外，当人工智能模型应用于行业时，不可能无限制地增加资源。同一配置下的最佳性能对行业用户具有重要的参考意义，这也是AI独角兽或初创企业从众多巨头中脱颖而出的一种方式。可以看出，在NVIDIA A30 Tensor Core GPU的相同配置下，宁昌服务器X640 G40也表现出优异的性能，在六项测试中排名第一：Bert(自然语言处理).RNN-T(语音识别).U-Net3D(图像分割模型).DLRM(推荐系统).RetinaNet(目标检测)和ResNet(图像分类)。

绿涩和低碳已成为大势所趋，AI硬件也应考虑能耗。液体冷却技术在散热方面比传统数据中心的空调系统具有更多优势，也成为服务器产品创新的焦点。这一次，宁昌X660 G45 LP液体冷却服务器也首次参加了MLPerf培训测试，显示了组件级别的精确制冷级别，预计将降低数据中心的PUE.节能减排。

全方位智慧：从国际舞台到数千个行业

对于服务器制造商来说，竞争只是一个训练场。最后，他们应该走向广阔的市场，将人工智能技术的红利传播到各个方向。千言百语是成就背后的真正重量。

宁昌AI服务器凭借卓越的产品和服务也得到了企业客户的广泛认可。根据IDC发布的《2021下半年中国加速计算服务器市场分析报告》(H2)，N