什么是MLPerf？
机器学习性能 (MLPerf) 是一套基准测试套件，旨在衡量机器学习 (ML) 硬件、软件和云平台的性能。它由人工智能行业领袖、研究人员和学者组成的联盟创建，提供了一套标准化的基准测试和指标，从而能够对不同的机器学习工作负载和系统进行公平的比较。
MLPerf 基准测试旨在涵盖一系列不同的机器学习任务和场景，包括但不限于：
- MLPerf 训练：该测试衡量系统在各种任务（例如图像分类、目标检测、翻译等）上将模型训练到目标质量水平的速度。
- MLPerf 推理：该测试评估系统在运行已训练模型以根据新数据进行预测或推理时的性能。
它涵盖了数据中心推理、边缘推理和移动设备推理等各种场景。
MLPerf 中的每个基准测试都旨在代表特定类型的机器学习应用，从而深入了解系统在特定机器学习工作负载下的性能表现。这些基准测试也采用版本控制，并会根据快速发展的机器学习领域进行更新。
MLPerf 通过提供一套通用的基准测试，旨在推动机器学习领域的创新，实现不同机器学习产品和技术之间的公平比较，并帮助客户基于可靠的性能数据做出明智的决策。