O MLPerf Training v3.1 mede o tempo para treinar modelos em nove casos de uso diferentes, incluindo grandes modelos de linguagem (LLMs), geração de imagem, visão computacional, segmentação de imagens médicas, reconhecimento de fala e recomendação.
O MLPerf Inference v3.1 mede o desempenho da inferência usando sete tipos diferentes de redes neurais, incluindo LLMs, processamento de linguagem natural, visão computacional e segmentação de imagens médicas.
O MLPerf HPC v3.0 mede o desempenho do treinamento em quatro diferentes casos de uso de computação científica, incluindo identificação de rios atmosféricos climáticos, previsão de parâmetros cosmológicos, modelagem molecular quântica e previsão de estrutura de proteínas.