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1、使用新發布的Bow系統，Graphcore在圖像分類模型ResNet-50和自然語言處理模型BERT上與上次提交相比分別實現了高達31%和37%的性能提升。另外，

2、Graphcore還增加了語音轉錄模型RNN-T的提交

3、在此次MLPerf提交中，這是第三方首次使用Graphcore的系統。百度飛宇使用Graphcore系統提交BERT，表現出與Graphcore幾乎相同的性能。

(資料圖片)

4、事實證明，Graphcore的IPU提供的性能可以跨幀有效復制，IPU生態系統有進一步繁榮的潛力。

5、Graphcore已經提交了基于BowIPU的Bow系統，一個3DWoW處理器，包括BowPodBowPodBowPod128和BowPod256到ResNet-50和封閉分區中的BERT模型。

6、與上一代產品相比，Bow系統在保持相同價格的同時提供了更好的性能，進一步增強了Graphcore系統的性價比優勢。結果表明，與上次提交相比，ResNet-50的訓練時間增加了31%。

7、伯特的訓練時間增加了37%之多。

8、在GPU占優的型號ResNet-50上，BowPod16僅需19.6分鐘，優于英偉達旗艦產品DGX-A100640GB所需的28.7分鐘，再次顯示了Bow系統的性價比優勢。

9、此外，Graphcore還提交了開放分區中RNN-T的結果。RNN-T是一種精確的高精度語音識別方法，廣泛應用于移動設備。在BowPod64上，

10、RNN-T的訓練時間可以從幾周縮短到幾天。

11、Graphcore中國工程副總裁、AI算法科學家陳進表示：“我們為MLPerf取得的優異成績感到非常自豪，這與Graphcore堅持不懈的創新密不可分。我們也很高興能夠和百度飛槳聯合投稿。

12、通過與百度Feipaddle的合作，加速拓展IPU生態圈，賦能行業，推動AI在各領域的轉型升級。未來，我們也將繼續創新，迎接AI計算日益增長的挑戰，助力AI計算的演進。"

13、在MLPerfTraining2.0的提交中，百度飛魚在封閉分區中使用BowPod16和BowPod64提交BERT，結果與Graphcore使用PopART幾乎相同。

14、這充分證明了GraphcoreIPU性能的跨幀再現性。這種能力的實現得益于Graphcore靈活的硬件系統、持續優化的軟件、強大的本地支持以及合作伙伴的支持。作為這份呈文，

15、百度將Graphcore的Poplar與飛槳軟件框架相結合，實現了出色的性能結果。

16、百度飛槳產品團隊負責人趙喬表示：“百度飛槳與Graphcore的合作，在本次MLPerf上獲得了十分優秀的成果。Graphcore的IPU系統在合作中展現了出色的性能，

17、在許多應用場景都展現出了巨大的應用潛力。我們期待進一步加深與Graphcore在硬件生態共創計劃中的合作，以創新的技術加速AI產業落地，推動AI產業變革?！?/p>

18、百度飛槳已經實現了對于IPU的全面支持。Graphcore是百度飛槳硬件生態圈的創始成員，并在2022年5月正式加入了百度飛槳發起的硬件生態共創計劃。未來，雙方還將進一步展開合作，

19、為開發者提供更多創新工具，推動AI生態繁榮，從而賦能產業中AI的應用和AI的商業化。產業中AI的應用落地，也必將反哺AI的發展和AI生態的進一步繁榮。

本文到此結束，希望對大家有所幫助。