財聯(lián)社4月4日訊（編輯 黃君芝）根據全球權威AI基準測試MLPerf的最新結果，高通公司（Qualcomm Inc）的人工智能芯片在三項能效指標中的兩項中擊敗了英偉達公司（Nvidia）,，而一家臺灣初創(chuàng)公司在余下一項指標中勝出。
據悉,，英偉達在人工智能模型訓練市場占據主導地位,。但在這些人工智能模型經過訓練后,，它們會被廣泛應用于所謂的“推斷”工作，比如對提示生成文本響應,，以及判斷圖像中是否有貓。
分析人士認為,，隨著企業(yè)將人工智能技術應用到其產品中,，數據中心推斷芯片的市場將迅速增長，但包括谷歌在內的許多公司已經開始探索如何控制因此而增加的額外成本,。
據了解,，其中一項主要成本是電力，高通利用其為智能手機等電池驅動設備設計芯片的經驗,，開發(fā)了一款名為Cloud AI 100的芯片,，旨在降低功耗,。
在MLCommons周三發(fā)布的測試數據中，高通的AI 100在圖像分類方面擊敗了英偉達的旗艦芯片H100,，這是基于每個芯片每瓦可以執(zhí)行多少個數據中心服務器查詢的數據,。高通芯片的服務器查詢次數達到每瓦197.6次，而英偉達為每瓦108.4次,。臺灣初創(chuàng)公司Neuchips以每瓦227次查詢的速度位居榜首,。
MLCommons是一個衡量人工智能處理速度的第三方組織。旗下MLPerf由圖靈獎得主大衛(wèi)·帕特森（DavidPatterson）聯(lián)合谷歌,、斯坦福,、哈佛大學等頂尖學術機構發(fā)起成立，是權威性最大,、影響力最廣的國際AI性能基準測試,，地位相當于全球AI領域的“奧運會”。
此外,，在目標檢測方面,，高通也擊敗了英偉達，其得分為每瓦3.2個,，而英偉達為每瓦2.4個,。物體檢測可用于分析零售店的錄像等應用程序，以查看購物者最常去的地方,。
不過,，在一項自然語言處理測試中，英偉達在絕對性能和功率效率方面都位居榜首,，這是聊天機器人等系統(tǒng)中使用最廣泛的人工智能技術,。英偉達可達到了每瓦10.8個樣本，而Neuchips以每瓦8.9個樣本排名第二,，高通則以每瓦7.5個樣本位居第三,。
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