一个名为 MLCommons 的人工智能基准小组周一公布了新测试的结果，这些测试确定了顶级硬件运行人工智能模型的速度。

Nvidia 公司的芯片在大型语言模型测试中表现最好，英特尔公司生产的半导体紧随其后。

新的 MLPerf 基准测试基于一个包含 60 亿个参数的大型语言模型，该模型总结了 CNN 新闻文章。该基准测试模拟人工智能数据处理的“推理”部分，为生成人工智能工具背后的软件提供动力。

Nvidia 提交的推理基准测试排名靠前的是其八款旗舰 H100 芯片。英伟达在人工智能模型训练市场占据主导地位，但尚未占领推理市场。

Nvidia 加速计算营销总监戴夫·萨尔瓦托 (Dave Salvator) 表示：“你所看到的是，我们正在全面提供领先的绩效，并且在所有工作负载上再次提供领先的绩效。”

英特尔的成功基于该公司 2019 年收购的 Habana 部门生产的 Gaudi2 芯片。Gaudi2 系统比 Nvidia 的系统慢大约 10%。