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　　日前，國際標(biāo)準(zhǔn)性能評估組織SPEC公布了AI基準(zhǔn)測試SPEC ML最新進展，該基準(zhǔn)已完成面向不同AI負(fù)載下的軟硬件系統(tǒng)的性能、擴展性和模算效率三大關(guān)鍵指標(biāo)構(gòu)建。其中模算效率首次納入SPEC ML基準(zhǔn)評測，將填補大模型計算效率評測基準(zhǔn)領(lǐng)域的研究空白。

　　隨著人工智能更加廣泛的應(yīng)用，為AI/ML建立強大的基準(zhǔn)測試比以往任何時候都更加重要。SPEC ML基準(zhǔn)委員會主席Arthur Kang表示，統(tǒng)一的基準(zhǔn)評測方法不僅有助于簡化模型比較，還將為注重效率、準(zhǔn)確性和可持續(xù)性的創(chuàng)新鋪平道路。目前AMD、英特爾、NVIDIA、浪潮信息、NetApp和Red Hat等科技企業(yè)正在共同參與開發(fā) SPEC ML基準(zhǔn)測試，SPEC呼吁更多伙伴參與到項目中，通過產(chǎn)業(yè)上下游的合作，為大模型的開發(fā)應(yīng)用樹立新的性能評估標(biāo)桿，為AI技術(shù)的高效、綠色、可持續(xù)發(fā)展注入新動力，共創(chuàng)更加繁榮與可持續(xù)的AI新時代。

　　近年來，隨著預(yù)訓(xùn)練模型的快速發(fā)展，人工智能領(lǐng)域迎來了顯著的技術(shù)進步。這些模型通過大規(guī)模數(shù)據(jù)集的預(yù)訓(xùn)練，并結(jié)合微調(diào)技術(shù)來適應(yīng)不同任務(wù)，在自然語言處理和計算機視覺等多個領(lǐng)域取得了顯著成效。然而，隨著模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)量的日益復(fù)雜，其在不同軟件框架和硬件平臺上的表現(xiàn)存在差異，如何全面、公正地比較模型、算力系統(tǒng)的綜合性能變得愈加困難。為了在不增加大規(guī)模計算資源投入的情況下提升模型的準(zhǔn)確性和效率，建立統(tǒng)一的基準(zhǔn)測試體系已成為AI領(lǐng)域的迫切需求，這不僅可以幫助開發(fā)者選擇最適合的技術(shù)方案，還能為優(yōu)化計算資源利用、降低碳排放提供科學(xué)的參考依據(jù)。

　　但當(dāng)前業(yè)界在模型、框架和硬件協(xié)同效能評估方面存在顯著空白，缺乏統(tǒng)一的評估基準(zhǔn)，評估過程難以量化，導(dǎo)致開發(fā)者難以做出最優(yōu)的技術(shù)選擇。尤其是在大型模型的訓(xùn)練和推理過程中，計算資源和能源的消耗成為行業(yè)面臨的重要挑戰(zhàn)。如何在滿足性能需求的同時優(yōu)化計算資源的利用，降低能源消耗，是當(dāng)前研究和應(yīng)用的關(guān)鍵所在。為此，SPEC ML首次提出將模算效率納入基準(zhǔn)評測，模型本身精度越高、在對應(yīng)軟件上對硬件性能利用率越高、推理及訓(xùn)練所需算力越小，模算效率越高。模算效率的評價對象涵蓋了AI大模型、運行框架和硬件算力平臺的一整套軟硬件系統(tǒng)。

　　模算效率的首次提出，將增強不同預(yù)訓(xùn)練模型、軟件框架和硬件系統(tǒng)之間的可比性，促進模型與硬件的協(xié)同優(yōu)化，推動AI計算系統(tǒng)的能效提升和技術(shù)創(chuàng)新：

• 提升可比性與公正性：統(tǒng)一的基準(zhǔn)測試標(biāo)準(zhǔn)能夠提供公平的評估平臺，幫助開發(fā)者、研究人員和企業(yè)通過可量化的指標(biāo)對不同模型、框架和硬件平臺進行公正比較。
• 促進模型與硬件的協(xié)同優(yōu)化：通過標(biāo)準(zhǔn)化的基準(zhǔn)測試，不僅能提高模型的效能，還能指導(dǎo)硬件平臺與軟件框架的協(xié)同發(fā)展。通過合理配置計算資源，可以在保證高效性和準(zhǔn)確性的前提下，減少不必要的計算開銷，從而降低成本和碳排放。
• 推動綠色發(fā)展與可持續(xù)性：隨著模型規(guī)模和計算需求的增長，能源消耗和碳排放問題日益嚴(yán)峻。標(biāo)準(zhǔn)化的基準(zhǔn)測試能夠幫助行業(yè)識別效率低下的環(huán)節(jié)，促進綠色計算技術(shù)的發(fā)展，推動AI技術(shù)朝著更可持續(xù)的方向發(fā)展。
• 激發(fā)創(chuàng)新與優(yōu)化：明確的評估標(biāo)準(zhǔn)為開發(fā)者提供了方向，能夠幫助開發(fā)者識別現(xiàn)有技術(shù)的瓶頸，進一步推動技術(shù)突破和創(chuàng)新。通過標(biāo)準(zhǔn)化的測試，軟硬件的開發(fā)中可以更加專注于如何提升模型的效能和計算效率，而不是陷入復(fù)雜且不一致的評估過程中。