Habana認識到MLPerf性能基準測試的重要性，用戶可以查找我們在6月份發(fā)布的針對8個基于Gaudi的系統(tǒng)進行基準測試的1.0提交結(jié)果 - 與DL1.24xlarge非常類似。

在此次MLPerf提交結(jié)果中，Habana并沒有應(yīng)用數(shù)據(jù)封裝或?qū)尤诤系阮~外的軟件優(yōu)化功能來提高性能。我們的目標是提交的結(jié)果與參考代碼最接近，并能代表客戶使用目前的SynapseAI® TensorFlow軟件可以獲得的即時可用性能。

對模型進行小幅調(diào)整（更改數(shù)據(jù)、切換層等），同時保持性能相差無幾。

對工程電源解決方案實施優(yōu)化后，可使用LTspice研究完整的MEMS信號鏈。有些傳感器具有數(shù)字輸出，有些傳感器則包含模擬輸出。對于包含模擬輸出的傳感器，可使用LTspice以及運算放大器、模數(shù)轉(zhuǎn)換器(ADC)甚至可用的MEMS頻率響應(yīng)模型，模擬整個信號鏈。

針對同一線路上共享電源和數(shù)據(jù)，目前有多種標準，包括針對數(shù)據(jù)線供電(PoDL)的IEEE 802.3bu，以及針對以太網(wǎng)供電(PoE)的IEEE 802.3af，采用帶有專用電源接口控制器。

BERT-Large是目前常用的一種模型，我們使用第1階段中的吞吐量來代表用戶可以自行測量的性能。下面是在實際EC2實例上使用Nvidia的NGC中以及Habana的Vault和GitHub中發(fā)布的最新即時可用容器和模型超參數(shù)針對TensorFlow所測得的結(jié)果。

三元鋰電池以續(xù)航能力見長，兼顧了能量密度高、循環(huán)性能好、耐低溫，是消費級電動汽車的首選，不過安全性上相對于磷酸鐵鋰稍弱，尤其是在高溫和撞擊上，容易發(fā)生事故。特斯拉初期在電池上會發(fā)生自燃事故，就是因為使用了能量密度高的三元鋰電池，而放棄了一定的安全性。

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