MLPerf Training v3.1 misst die Zeit für das Trainieren von Modellen in neun verschiedenen Anwendungsfällen, einschließlich großer Sprachmodelle (LLMs), Bildgenerierung, Computer Vision, Segmentierung medizinischer Bilder, Spracherkennung und Empfehlungen.
MLPerf Inference v3.1 testet die Inferenzleistung mit sieben verschiedenen Arten von neuronalen Netzen, darunter LLMs, die Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision und die Segmentierung medizinischer Bilder.
MLPerf HPC v3.0 testet vier verschiedene Anwendungsfälle für wissenschaftliche Berechnungen, darunter die Identifizierung von klimatischen und atmosphärischen Flüssen, die Parametervorhersage in der Kosmologie, die Quantenmolekularmodellierung und die Proteinstrukturvorhersage.