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MLPerf Client

MLPerf Client是由MLCommons共同开发的新基准测试,旨在评估个人电脑(从笔记本、台式机到工作站)上大型语言模型(LLMs)和其他AI工作负载的性能。该基准测试通过模拟真实世界的AI任务,提供清晰的指标,以了解系统如何处理生成性AI工作负载。MLPerf Client工作组希望这个基准测试能够推动创新和竞争,确保个人电脑能够应对AI驱动的未来挑战。

#大型语言模型
#基准测试
#硬件加速
#AI性能测试
#个人电脑
定价: 免费
MLPerf Client

产品详情

个人电脑AI性能基准测试

主要功能

1
评估个人电脑上的大型语言模型和其他AI工作负载性能
2
提供清晰的性能指标,帮助理解系统处理生成性AI工作负载的能力
3
推动AI在个人电脑领域的创新和竞争
4
支持多种硬件加速路径,包括ONNX Runtime GenAI和Intel OpenVINO
5
使用Llama 2 7B大型语言模型进行测试,覆盖内容生成、创意写作、摘要等多种任务
6
系统需求明确,支持AMD、Intel和NVIDIA的特定硬件配置
7
提供详细的Q&A部分,帮助用户了解如何运行基准测试和解读结果

使用教程

1
1. 访问MLPerf Client的GitHub发布页面,下载最新版本的基准测试工具。
2
2. 确保系统满足基准测试的硬件和软件需求,包括安装Microsoft Visual C++ Redistributable。
3
3. 将下载的Zip文件解压到本地驱动器的文件夹中。
4
4. 打开命令行界面,导航到解压后的文件夹。
5
5. 使用-c标志和配置文件名运行基准测试可执行文件,例如:mlperf-windows.exe -c Nvidia_ORT-GenAI-DML_GPU.json。
6
6. 等待基准测试下载所需的文件,然后开始运行测试。
7
7. 查看测试结果,包括Time to first token (TTFT)和Tokens per second (TPS)等性能指标。
8
8. 根据需要调整配置文件,以测试不同的硬件加速路径或模型优化。

使用示例

硬件制造商使用MLPerf Client基准测试来比较不同GPU在AI任务中的性能。

软件开发者利用MLPerf Client测试其AI应用在不同硬件配置下的性能表现。

AI研究人员使用MLPerf Client来评估不同优化技术对模型性能的影响。

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