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1、使用新發(fā)布的Bow系統(tǒng)，Graphcore在圖像分類模型ResNet-50和自然語言處理模型BERT上與上次提交相比分別實現(xiàn)了高達(dá)31%和37%的性能提升。另外，

2、Graphcore還增加了語音轉(zhuǎn)錄模型RNN-T的提交

3、在此次MLPerf提交中，這是第三方首次使用Graphcore的系統(tǒng)。百度飛宇使用Graphcore系統(tǒng)提交BERT，表現(xiàn)出與Graphcore幾乎相同的性能。

(資料圖片)

4、事實證明，Graphcore的IPU提供的性能可以跨幀有效復(fù)制，IPU生態(tài)系統(tǒng)有進(jìn)一步繁榮的潛力。

5、Graphcore已經(jīng)提交了基于BowIPU的Bow系統(tǒng)，一個3DWoW處理器，包括BowPodBowPodBowPod128和BowPod256到ResNet-50和封閉分區(qū)中的BERT模型。

6、與上一代產(chǎn)品相比，Bow系統(tǒng)在保持相同價格的同時提供了更好的性能，進(jìn)一步增強(qiáng)了Graphcore系統(tǒng)的性價比優(yōu)勢。結(jié)果表明，與上次提交相比，ResNet-50的訓(xùn)練時間增加了31%。

7、伯特的訓(xùn)練時間增加了37%之多。

8、在GPU占優(yōu)的型號ResNet-50上，BowPod16僅需19.6分鐘，優(yōu)于英偉達(dá)旗艦產(chǎn)品DGX-A100640GB所需的28.7分鐘，再次顯示了Bow系統(tǒng)的性價比優(yōu)勢。

9、此外，Graphcore還提交了開放分區(qū)中RNN-T的結(jié)果。RNN-T是一種精確的高精度語音識別方法，廣泛應(yīng)用于移動設(shè)備。在BowPod64上，

10、RNN-T的訓(xùn)練時間可以從幾周縮短到幾天。

11、Graphcore中國工程副總裁、AI算法科學(xué)家陳進(jìn)表示：“我們?yōu)镸LPerf取得的優(yōu)異成績感到非常自豪，這與Graphcore堅持不懈的創(chuàng)新密不可分。我們也很高興能夠和百度飛槳聯(lián)合投稿。

12、通過與百度Feipaddle的合作，加速拓展IPU生態(tài)圈，賦能行業(yè)，推動AI在各領(lǐng)域的轉(zhuǎn)型升級。未來，我們也將繼續(xù)創(chuàng)新，迎接AI計算日益增長的挑戰(zhàn)，助力AI計算的演進(jìn)。"

13、在MLPerfTraining2.0的提交中，百度飛魚在封閉分區(qū)中使用BowPod16和BowPod64提交BERT，結(jié)果與Graphcore使用PopART幾乎相同。

14、這充分證明了GraphcoreIPU性能的跨幀再現(xiàn)性。這種能力的實現(xiàn)得益于Graphcore靈活的硬件系統(tǒng)、持續(xù)優(yōu)化的軟件、強(qiáng)大的本地支持以及合作伙伴的支持。作為這份呈文，

15、百度將Graphcore的Poplar與飛槳軟件框架相結(jié)合，實現(xiàn)了出色的性能結(jié)果。

16、百度飛槳產(chǎn)品團(tuán)隊負(fù)責(zé)人趙喬表示：“百度飛槳與Graphcore的合作，在本次MLPerf上獲得了十分優(yōu)秀的成果。Graphcore的IPU系統(tǒng)在合作中展現(xiàn)了出色的性能，

17、在許多應(yīng)用場景都展現(xiàn)出了巨大的應(yīng)用潛力。我們期待進(jìn)一步加深與Graphcore在硬件生態(tài)共創(chuàng)計劃中的合作，以創(chuàng)新的技術(shù)加速AI產(chǎn)業(yè)落地，推動AI產(chǎn)業(yè)變革。”

18、百度飛槳已經(jīng)實現(xiàn)了對于IPU的全面支持。Graphcore是百度飛槳硬件生態(tài)圈的創(chuàng)始成員，并在2022年5月正式加入了百度飛槳發(fā)起的硬件生態(tài)共創(chuàng)計劃。未來，雙方還將進(jìn)一步展開合作，

19、為開發(fā)者提供更多創(chuàng)新工具，推動AI生態(tài)繁榮，從而賦能產(chǎn)業(yè)中AI的應(yīng)用和AI的商業(yè)化。產(chǎn)業(yè)中AI的應(yīng)用落地，也必將反哺AI的發(fā)展和AI生態(tài)的進(jìn)一步繁榮。

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