查爾姆斯理工大學是瑞典首屈一指的研究機構,專攻奈米技術和氣候變遷研究等多個領域。我們將人工智慧與研究工作結合,發現 MLPerf 基準提供了跨多個人工智慧平台的同類型比較,以展示不同實際用例中的效能。 ──瑞典查爾姆斯理工大學
台積電 (TSMC) 正在推動全球半導體製造的領先技術,例如我們最新的 5 奈米節點,即在程序技術市場上引領先鋒。採用機器學習的微影製程和蝕刻建模等創新技術,大幅提升我們的光學鄰近修正 (OPC) 和蝕刻模擬精度。為了讓機器學習在模型訓練和推理中發揮十足潛力,我們正與 NVIDIA 工程團隊合作,將自家的 Maxwell 模擬和逆向微影製程技術 (ILT) 引擎轉移到 GPU 上,以大幅加速。MLPerf 基準是決策的重要因素。 ──美國加州聖荷西市台積電 OPC 部主任,Danping Peng 博士
電腦視覺和成像是人工智慧研究的核心,不僅推動科學發現,也是醫療保健的關鍵組成。我們與 NVIDIA 密切合作,將 3DUNet 等創新技術引入醫療照護市場。業界標準 MLPerf 基準提供相關效能資料,幫助 IT 組織和開發人員取得正確解決方案,加速特定專案與應用程式。 ──德國癌症研究中心 (DKFZ) 醫學影像運算主任,Klaus Maier-Hein 博士
作為研究與製造的卓越先鋒,三星 (Samsung) 使用人工智慧以顯著提升產品效能、提高製造生產力。我們必須擁有最佳運算平台,才能將這些人工智慧先進技術轉型為產品。MLPerf 基準可跨平台統一評估,提供我們開放又直接的評估方法,精簡選擇流程。 — 三星電子 (Samsung Electronics)