深声科技语音播放文章内容：为什么平头哥和英伟达在MLPerf基准测试中都获得了第一？3nm芯片什么时候量产？

雷锋网报道，近日，MLPerf组织发布了第一个MLPerf Inference v0.5的结果，这一事件虽然仍处于初期阶段，但却引起了业界巨头公司的广泛关注。平头哥和英伟达分别发表声明称，他们在成绩公布后均获得了第一。

自成立以来，MLPerf组织一直致力于建立机器学习处理器的基准测试标准，并成功吸引了包括英特尔、NVIDIA、Google和百度等知名企业参与。尽管这一基准测试还未完成，但其成果已经显现出巨大的影响力。

6月份，该组织就发布了第二个基准测试集MLPerf Inference v0.5，这是一个用于衡量各种加速器和系统执行训练后的神经网络性能的工具。该工具将成为衡量从低功耗SoC中的NPU到数据中心高性能加速器性能的一种标准。在四个多月之后，MLPerf组织终于发布推理基准测试的首个官方结果。

尽管此次初步版本仅涵盖五个网络/基准，并且没有包含功耗测试指标，但已吸引了主要芯片公司提交近600份结果远超预期。这不仅反映出了行业对新一代性能革命的期待，也展示出推理芯片市场将继续快速增长。

随着第一轮申请工作完成，MLPerf组织现在发布其Inference v0.5的官方结果，同时大部分主要芯片公司也纷纷宣布自己的成绩。此外，还有许多其他类型处理器如CPU、GPU、FPGA、DSP以及专用ASIC等也参与了一些预期外的结果，比如Raspberry Pi 4及阿里巴巴含光800加速器。

总体而言，每家芯片公司都有机会在某些类别中取得胜利，如Google TPUs在离线模式下的扩展性表现优异，而NVIDIA Tesla加速器则在某些任务中占据领先地位。然而，由于缺乏功耗测试，我们目前无法全面评估各项设备能效。不过，从这些早期数据看来，大型数据中心运营商正在寻求更高效能率以降低成本并提高环境友好性。

尽管这些早期版本仍需完善，以添加更多网络类型并进行功耗评估，但对于每家芯片制造商来说，他们现在都知道自己与竞争对手相比所处位置。此外，更开放性的机器学习优化提供给他们大量空间来优化产品以应对未来正式比赛，以及设计更好的新硬件产品。此举也符合客户（包括那些参加过MLPef委员会会议的人）希望看到进一步进展的情况。

最后，从长远角度看，随着时间推移，MLPerf Inference将逐渐成熟，最终成为行业内更加稳定可靠的一个参考标准。如果幸运的话，不久之内我们可能会能够使用这个平台来比较消费级硬件，为消费者带来更加科学合理的地智能选择方案。而这正是激动人心时刻到来的征兆！