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。

需求人群:

"MLPerf Client的目标受众是硬件制造商、软件开发者和AI研究人员。硬件制造商可以通过这个基准测试展示其产品的AI性能;软件开发者可以利用它来优化软件,提高AI应用的性能;AI研究人员可以使用这个基准测试来评估和比较不同AI模型的性能。"

使用场景示例:

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。

产品特色:

评估个人电脑上的大型语言模型和其他AI工作负载性能

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

推动AI在个人电脑领域的创新和竞争

支持多种硬件加速路径,包括ONNX Runtime GenAI和Intel OpenVINO

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

系统需求明确,支持AMD、Intel和NVIDIA的特定硬件配置

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. 访问MLPerf Client的GitHub发布页面,下载最新版本的基准测试工具。

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. 将下载的Zip文件解压到本地驱动器的文件夹中。

4. 打开命令行界面,导航到解压后的文件夹。

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. 等待基准测试下载所需的文件,然后开始运行测试。

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. 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。

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