9月23日，全球权威AI基准评测MLPerf™公布最新榜单Inference(推理) V1.1，在最受关注的固定任务(Closed)测试中，浪潮获得15项冠军，戴尔、高通、英伟达分别获得8项、5项和4项冠军。
MLPerf™是影响力最广的国际AI性能基准评测，由图灵奖得主大卫•帕特森（David Patterson）联合顶尖学术机构发起成立。2020年，非盈利性机器学习开放组织MLCommons基于MLPerf™基准测试成立，其成员包括谷歌、Facebook、英伟达、英特尔、浪潮、哈佛大学、斯坦福大学、加州大学伯克利分校等50余家全球AI领军企业及顶尖学术机构，致力于推进机器学习和人工智能标准及衡量指标。目前，MLCommons每年组织2次MLPerf™ AI训练性能测试和2次MLPerf™ AI推理性能测试，为用户衡量设备性能提供权威有效的数据指导。
MLPerf™推理V1.1 AI基准测试固定任务(Closed)包括数据中心(共16个项目)和边缘(共14个项目)两大场景。在数据中心场景下设置6个模型，分别是图像识别（ResNet50）、医学影像分割（3D-UNet）、目标物体检测（SSD-ResNet34）、语音识别（RNN-T）、自然语言理解（BERT）以及智能推荐（DLRM），其中Bert、DLRM和3D-Unet设有高精度（99.9%）模式。除3D-UNet模型任务只考察Offline离线推理场景性能外，其他模型任务按照Server在线推理和Offline离线推理两种应用场景分别进行性能测试。边缘场景AI模型在数据中心场景的6个模型基础上删减了智能推荐（DLRM）模型，并增加目标物体检测（SSD-MobileNet）模型，所有模型均有Offline离线推理场景和SingleStream单流推理两个场景。
固定任务(Closed)要求参赛各方使用相同模型和优化器，这对于实际用户评测AI计算系统性能具备很强的参考意义，也一直是MLPerf™中角逐最激烈及主流厂商最关注的领域。此次共有英伟达、英特尔、浪潮、高通、阿里巴巴、戴尔、HPE等19家厂商参与到固定任务(Closed)测试竞赛中，其中数据中心场景收到了754项成绩提交，边缘场景收到了448项成绩提交，共1199项成绩提交。
在固定任务的全部30个项目中，浪潮获得15项冠军，位居冠军数量第一，这也是浪潮连续第四次位居MLPerf™ AI基准测试冠军数量榜首。
此次MLPerf™的开放任务(Open)赛道允许参赛方对模型进行任意处理，参加者有cTuning、Krai等6家厂商，数量较上届有下降。此外，本次MLPerf™还共有NVIDIA、浪潮、高通以及戴尔等5家厂商在功耗任务上提交了结果，功耗评测或将成为未来MLPerf™的关注重点之一。
