ცოტა ხნის წინ, საერთაშორისო ავტორიტეტულმა AI საორიენტაციო შეფასების ორგანიზაციამ MLPerf™ გამოაქვეყნა უახლესი AI Inference V3.1 რეიტინგი. ამ შეფასებაში მონაწილეობა მიიღო ნახევარგამტარების, სერვერების და ალგორითმის 25 მწარმოებელმა მთელს მსოფლიოში. სასტიკ კონკურენციაში H3C გამოირჩეოდა AI სერვერების კატეგორიაში და მიაღწია 25 მსოფლიო პირველობას, რაც აჩვენა H3C-ის ძლიერი ტექნოლოგიური ინოვაციები და პროდუქტის განვითარების შესაძლებლობები AI სფეროში.
MLPerf™ გამოუშვა ტურინგის ჯილდოს გამარჯვებულმა დევიდ პატერსონმა ტოპ აკადემიურ ინსტიტუტებთან ერთად. ეს არის მსოფლიოში ყველაზე ცნობილი და მონაწილე ხელოვნური ინტელექტის საორიენტაციო ტესტი. ბუნებრივი ენის დამუშავების, სამედიცინო გამოსახულების სეგმენტაციის, ინტელექტუალური რეკომენდაციის და სხვა კლასიკური მოდელის ტრეკების ჩათვლით. ის უზრუნველყოფს მწარმოებლის ტექნიკის, პროგრამული უზრუნველყოფის, სერვისის ტრენინგის და დასკვნის შესრულების სამართლიან შეფასებას. ტესტის შედეგებს აქვს ფართო გამოყენება და საცნობარო მნიშვნელობა. AI ინფრასტრუქტურისთვის მიმდინარე კონკურსში, MLPerf-ს შეუძლია უზრუნველყოს ავტორიტეტული და ეფექტური მონაცემების მითითება აღჭურვილობის მუშაობის გაზომვისთვის, რაც გახდება მწარმოებლების ტექნიკური სიძლიერის „საპროექტო ქვა“ AI სფეროში. წლების განმავლობაში ფოკუსირებითა და ძლიერი ძალით, H3C-მ მოიგო 157 ჩემპიონატი MLPerf-ში.
ამ AI Inference საორიენტაციო ტესტში, H3C R5300 G6 სერვერმა კარგად იმუშავა, პირველი ადგილი დაიკავა 23 კონფიგურაციაში მონაცემთა ცენტრებში და ზღვრულ სცენარებში და პირველი 1 აბსოლუტურ კონფიგურაციაში, რაც ადასტურებს მის ძლიერ მხარდაჭერას ფართომასშტაბიანი, დივერსიფიცირებული და მოწინავე აპლიკაციებისთვის. . რთული გამოთვლითი სცენარები.
ResNet50 მოდელის ტრეკში, R5300 G6 სერვერს შეუძლია 282,029 სურათის კლასიფიკაცია რეალურ დროში წამში, რაც უზრუნველყოფს გამოსახულების ეფექტური და ზუსტი დამუშავებისა და ამოცნობის შესაძლებლობებს.
RetinaNet მოდელის ტრეკზე, R5300 G6 სერვერს შეუძლია ობიექტების იდენტიფიცირება 5268.21 სურათში წამში, რაც უზრუნველყოფს გამოთვლით საფუძველს ისეთი სცენარებისთვის, როგორიცაა ავტონომიური მართვა, ჭკვიანი საცალო ვაჭრობა და ჭკვიანი წარმოება.
3D-UNet მოდელის ტრასაზე, R5300 G6 სერვერს შეუძლია 26,91 3D სამედიცინო გამოსახულების სეგმენტირება წამში, 99,9%-იანი სიზუსტით, ეხმარება ექიმებს სწრაფ დიაგნოზში და დიაგნოსტიკის ეფექტურობისა და ხარისხის გაუმჯობესებაში.
როგორც მრავალი გამოთვლითი შესაძლებლობების ფლაგმანი ინტელექტუალურ ეპოქაში, R5300 G6 სერვერს აქვს შესანიშნავი შესრულება, მოქნილი არქიტექტურა, ძლიერი მასშტაბურობა და მაღალი საიმედოობა. იგი მხარს უჭერს რამდენიმე ტიპის AI ამაჩქარებლის ბარათებს, CPU და GPU ინსტალაციის კოეფიციენტებით 1:4 და 1:8, და უზრუნველყოფს 5 ტიპის GPU ტოპოლოგიას, რათა მოერგოს სხვადასხვა AI სცენარის საჭიროებებს. უფრო მეტიც, R5300 G6 იღებს გამოთვლითი სიმძლავრისა და შენახვის ინტეგრირებულ დიზაინს, მხარს უჭერს 10-მდე ორმაგი ფართო GPU-ს და 400 ტბ მასიურ მეხსიერებას, რათა დააკმაყოფილოს AI მონაცემების შენახვის სივრცის მოთხოვნები.
ამავდროულად, მისი მოწინავე AI სისტემის დიზაინით და სრული დასტა ოპტიმიზაციის შესაძლებლობებით, R5350 G6 სერვერმა პირველი ადგილი დაიკავა იმავე კონფიგურაციით ResNet50 (სურათების კლასიფიკაცია) შეფასების ამოცანაში ამ საორიენტაციო ტესტში. წინა თაობის პროდუქტთან შედარებით, R5350 G6 აღწევს 90% მუშაობის გაუმჯობესებას და 50% ზრდის ბირთვის რაოდენობას. 12-არხიანი მეხსიერებით აღჭურვილი მეხსიერების მოცულობამ შეიძლება მიაღწიოს 6 ტბ-ს. გარდა ამისა, R5350 G6 მხარს უჭერს 24-მდე 2.5/3.5 დიუმიან მყარ დისკს, 12 PCIe5.0 სლოტს და 400GE ქსელის ბარათს, რათა დააკმაყოფილოს AI-ის მოთხოვნა მონაცემთა მასიური შენახვისა და მაღალი სიჩქარით ქსელის გამტარუნარიანობის შესახებ. ის შეიძლება გამოყენებულ იქნას სხვადასხვა სცენარებში, როგორიცაა ღრმა სწავლის მოდელის ტრენინგი, ღრმა სწავლის დასკვნა, მაღალი ხარისხის გამოთვლა და მონაცემთა ანალიზი.
ყოველი გარღვევა და რეკორდული შესრულება აჩვენებს H3C ჯგუფის ფოკუსირებას მომხმარებელთა განაცხადის სცენარებზე და პრაქტიკული გამოცდილების და ტექნიკური შესაძლებლობების დაგროვებაზე. მომავალში, H3C დაიცავს კონცეფციას "ზუსტი სოფლის მეურნეობა, რომელიც აძლიერებს ინტელექტის ეპოქას", მჭიდროდ აერთიანებს პროდუქტის ინოვაციებს ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების სცენარებთან და მოუტანს ინტელექტუალური გამოთვლითი ენერგიის უწყვეტ ევოლუციას ცხოვრების ყველა სფეროში.
გამოქვეყნების დრო: სექ-13-2023
