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MLPerf Storage v2.0 基准测试结果发布

MLCommons 近日公布了 MLPerf Storage v2.0 基准测试结果，这是针对 AI 训练和推理工作负载下存储系统性能的最新评估。新版基准引入了更大规模的数据集和更真实的 AI 场景，包括 GPT-3 风格模型的训练与推理。结果显示，NVIDIA DGX SuperPOD 等顶级系统在读写吞吐量上表现出色，最高达数十 TB/s，同时延迟显著优化。多家厂商如 Pure Storage、DDN 和 NetApp 提交了结果，推动存储技术在 AI 时代的进步。本次测试强调了 NVMe-oF 和高性能网络的重要性，为 AI 基础设施选型提供宝贵参考。（128字）

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MLPerf Training v5.1基准测试结果发布

MLCommons近日公布了MLPerf Training v5.1基准测试结果，这是AI训练性能评估的最新一轮提交。NVIDIA继续领跑多数工作负载，凭借H100和H200 GPU集群刷新多项记录。新引入的Llama 70B FP8和Stable Diffusion XL基准凸显了FP8量化与扩散模型训练的进步。Intel和AMD等厂商也提交了优化结果，展示了多供应商竞争格局。此次结果覆盖9大工作负载，包括BERT、DLRM、GPT-J 6B等，系统规模从单节点扩展至数千GPU，反映了 hyperscaler级训练能力。性能提升显著，推动AI基础设施标准化。（128字）