近期名单出炉！
戴尔5款服务器
赢得各自类别的排名
“金牌”
做到这一点特别困难
由于今年的参与者和提交的数量
分别为上一年的2倍和6倍恭喜戴尔！MLPerfAI性能基准测试MLPerf由图灵奖获得者David Patterson于2018年联合顶尖学术机构发起，是目前最具权威性、影响力最广的国际AI性能基准测试，也是用户在采购AI系统时的重要参考依据。:010 -69500
MLPerf AI性能基准测试包括训练和推理两大领域，分为封闭任务（封闭）赛道和开放任务（开放）赛道。
开放优化能力重点关注参与厂商的AI技术创新。固定任务则因更公平地考察参测厂商的硬件系统和软件优化的能力，成为更具参考价值的AI性能基准测试。谁能够在这个测试中取得更多的领先，谁的AI能力就越突出。在本轮MLPerf v2.0测试中，戴尔科技集团向各个类别提交了167份的成绩，在封闭数据中心类别中排名第二。很多厂家。此外，只有戴尔提交了不同主机操作系统的结果。
在此，恭喜我们的PowerEdge XE8545、PowerEdge R750xa、PowerEdge XE2420、PowerEdge XR12这四台服务器在MLPerf v2.0中表现出色！
多个类别排名第一
每加速卡性能，排名第一
与同样采用NVIDIA A100 GPU 的其他系统相比，戴尔PowerEdge XE8545和PowerEdge R750xa在竞争中脱颖而出，测试结果涵盖图像分类、目标检测、语音转文本、医学成像、自然语言处理推荐引擎等用例。
NVIDIA A100 GPU在深度学习领域很受欢迎。测试结果表明采用NVIDIA A100 GPU的戴尔PowerEdge XE8545和PowerEdge R750xa服务器在该领域的突出优势。基于PCIe的服务器性能，排名第一在基于PCIe 的4-GPU 服务器中，戴尔PowerEdge R750xa在图像分类、目标检测、语音转文本、自然语言处理和推荐用例等多项基准测试中也脱颖而出，排名第一。
Dell PowerEdge R750xa 是广受好评的PowerEdge R750 服务器的GPU 优化版本，非常适合AI、ML 和DL 工作负载。支持4x300W双宽或6x75W单宽加速卡，最多提供8个PCIe Gen4插槽，最多支持8个NVMe SSD。
最低多流延迟，排名第一
戴尔PowerEdge XE8545服务器在图像分类和对象检测用例中，使用NVIDIA 多实例GPU (MIG) 获得了最低多流(Multi-stream) 延迟的第一名，展示了PowerEdge XE8545 在边缘类别。强大的优势。
Dell PowerEdge 优化了性能，是人工智能工作负载的强大动力。
此外，PowerEdge XE8545 在多个基准测试中获得了第二名的系统性能结果，包括语音到文本、对象检测、自然语言处理和医学图像分割。
T4推理结果第一
与使用NVIDIA T4 GPU 的其他系统相比戴尔PowerEdge XE2420服务器在图像分类、语音转文本和推荐用例取得了最高推理结果。
Dell PowerEdge XE2420 服务器是一款专业边缘服务器，专为环境要求较高的边缘应用而设计，例如流分析、制造物流和5G 蜂窝处理。此外，该服务器支持高达2993MT/s的16x DDR4 RDIMM/LR-DIMM，非常适合低延迟和大型存储边缘应用。
每瓦性能第一
功耗方面，戴尔PowerEdge XR12服务器搭载A2 GPU的能耗数据与其他搭载A2 GPU的服务器进行对比。在ResNet 50、 RNNT、BERT和DLRM基准测试中的每瓦性能均排名第一。
Dell PowerEdge XR12 是一款坚固耐用、符合海事标准的2U 服务器，适用于电信、军事、零售和其他重视能源性能的环境。它是图像分类、对象检测、语音转文本、自然语言处理和推荐引擎的不错选择。
结语感谢权威AI基准评测组织验证并确认了戴尔服务器在AI领域的出色表现。作为全球领先的IT端到端解决方案提供商，戴尔科技集团深耕AI领域多年，积累了先进技术和丰富的行业应用经验。它能够与客户和合作伙伴携手合作。推进、加快人工智能应用落地，加快人工智能创新成果转化。
附：MLPerf Inference v2.0中戴尔服务器的基准测试结果
为了更紧密地匹配实际使用情况，MLPerf 推理测试对数据中心类别有两个必需的场景：离线和服务器。离线场景意味着任务所需的所有数据都在本地可用。服务器场景根据请求批量在线传输数据。
对于服务器场景，性能指数为每秒查询次数 (QPS)。对于离线场景，性能指数为每秒离线样本数。一般来说，更高的吞吐量意味着更好的结果。下图中，Y轴是指数刻度轴，代表吞吐量，X轴代表被测系统（SUT）及其对应的模型。
图1至图6分别展示了各种SUT在ResNet 50、BERT、SSD、3dUnet、RNNT和DLRM模式下在服务器和离线场景下的单卡性能：
图1：MLPerf Inference v2.0 ResNet
每张卡结果50 次
图2：MLPerf Inference v2.0 BERT
默认和高精度每卡结果
图3：MLPerf Inference v2.0 SSD-ResNet
每张卡34 次结果
图4：MLPerf Inference v2.0 3D U-Net
每张卡的结果
图5：MLPerf Inference v2.0 RNNT
每张卡的结果
图6：MLPerf Inference v2.0 DLRM
默认和高精度每卡结果
关于戴尔科技在AI领域赛场上脱颖而出到此分享完毕，希望能帮助到您。
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用户评论
哇，戴尔科技在这次AI领域的比赛中成绩真好啊！
有6位网友表示赞同！
一直在关注AI领域的发展，听说有新的比赛挺兴奋的。
有14位网友表示赞同！
“AI奥运会”这个说法很有意思啊，把人工智能比赛拍了个脑门让人更觉得新颖。
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想知道其他公司的表现如何？还有哪些值得关注的公司？
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戴尔科技一直都是科技行业的顶尖代表吧，这次的成绩也不意外。
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AI技术发展真是日新月异啊，每次都感觉有新的突破出现。
有6位网友表示赞同！
看到这类比赛报道让人充满希望，未来AI将会给人们带来更多的便利。
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人工智能领域的竞争非常激烈，要在这个领域站稳脚跟相当不容易。
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这个“AI奥运会”是不是有很多公司参与了？
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想知道这次比赛的评判标准是什么？
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戴尔科技在这方面做的成果真是令人瞩目啊！
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人工智能技术真的越来越被重视了。
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期待未来更多人工智能领域的创新突破！
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这些高科技公司之间的竞争，感觉像极了科幻电影里头的情景。
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希望能看到更多AI技术的应用，让生活更加美好。
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这次AI“奥运会”举办的目的是什么呀？想了解一下目的和意义。
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希望AI技术能够发展得更加安全可控。
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这个报道让我对未来科技的发展有了更清晰的认识。
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人工智能的发展将会改变我们的生活，让我们拭目以待！
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想看看戴尔科技在未来会怎样继续引领AI发展潮流？
有16位网友表示赞同！