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MLPerf Training 6.0 Results Released: NVIDIA Blackwell Secures First Place in All Seven Benchmarks

MLPerf 6.0训练榜单公布:英伟达Blackwell包揽全部7项第一

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凤凰网科技
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This article reports on the MLPerf Training 6.0 benchmark results, where NVIDIA's Blackwell platform achieved the fastest training times across all seven tests, including new MoE model workloads, and highlights submissions from CoreWeave and Microsoft Azure.
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快科技6月17日消息,MLCommons发布了MLPerf Training 6.0基准测试最新结果,英伟达Blackwell平台在全部7项基准测试中拿下最快训练成绩,并成为唯一覆盖全部测试项目的平台。<br> MLPerf Training是业界广泛使用的AI训练基准测试体系,用于比较不同硬件在模型训练任务中的速度和效率。<br> 英伟达提交了GB200 NVL72和GB300 NVL72两套机架级系统,每套NVL72内部通过第5代NVLink Switch连接72块GPU,将算力和内存整合成统一资源池。<br> 在性能层面,GB300 NVL72较GB200 NVL72在同等规模下最高可带来1.6倍训练速度提升,关键驱动力包括NVFP4带来的更高计算密度、更大内存容量以及更高的功耗上限。<br> 在规模层面,英伟达将Blackwell训练集群扩展至8192块GPU,在DeepSeek-V3 671B任务上完成大规模提交,成为MLPerf Training迄今规模最大的Blackwell成绩。<br> CoreWeave借助采用Spectrum-X以太网的GB300 NVL72系统,在8192块GPU规模上将DeepSeek-V3 671B训练到目标质量,耗时仅2.02分钟。<br> 微软Azure用GB200 NVL72将Llama 3.1 405B扩展到8192块GPU,7.07分钟达成参考质量目标。<br> 本次测试共24家机构提交了95份结果,英伟达平台在性能、规模和可靠性三项指标上均处于领先。<br> 值得一提的是,MLPerf Training 6.0新增了DeepSeek-V3 671B和GPT-OSS-20B两个混合专家模型预训练工作负载,反映MoE架构在AI领域的日益重要。<br> “特别声明:以上作品内容(包括在内的视频、图片或音频)为凤凰网旗下自媒体平台“大风号”用户上传并发布,本平台仅提供信息存储空间服务。<br> Notice: The content above (including the videos, pictures and audios if any) is uploaded and posted by the user of Dafeng Hao, which is a social media platform and merely provides information storage space services.”