MLCommons最近公布最新机器学习基准测试结果，Nvidia和Google分别在4项测试项目中拿下第一。华硕今年也首度参加测试。

MLPerf Training是业界组织MLCommons主持，也是业界知名的机器学习性能测试，本周公布的是MLPerf Training 2.0结果。

MLPerf Training 2.0测试涵盖AI推论应用任务的8种类别，包括图像分类（ResNet， ImageNet）、图像分割（KiTS19， 3D U-Net）、对象识别light-heavy（OpenImage， RetinaNet）、对象识别heavy-light（COCO， Mask R-CNN）、医疗图片（3D-Unet）、语言识别（RNN-T）、自然语言处理（BERT， Wikipedia）、推荐（DLRM）及强化学习（MiniGo）。

其中Google宣布其TPU v4在4个类别，包括自然语言处理、图片分类及2项对象识别任务测试项目拿下第一。不过Google并未说明8个项目中其他4项的测试成绩。

Nvidia则是唯一一家完成所有8项目测试的厂商，使用A100 GPU及新的Jetson AGX Orin SoC。Nvidia称它的系统在其中6项测试，包括图像分类、医疗图片、图像分割、语言识别、推荐系统，以及强化学习拿下第一。

今年有21家厂商提交MLPerf Training 2.0共250项性能测试数据，包括微软Azure、百度、富士通、Dell、技嘉、联想、英特尔Habana Labs、联想、浪潮等。今年有华硕等6家厂商首次参加测试。华硕2台搭载A100 Tensor Core GPU的服务器ASUS ESC8000A-E11及ASUS ESC4000A-E11服务器参加包括图像分类、自然语言处理及推荐等6项测试项目。