根据全球权威AI基准测试MLPerf的最新结果，高通公司(Qualcomm Inc)的人工智能芯片在三项能效指标中的两项中击败了英伟达公司(Nvidia)，而一家台湾初创公司在余下一项指标中胜出。
　　据悉，英伟达在人工智能模型训练市场占据主导地位。但在这些人工智能模型经过训练后，它们会被广泛应用于所谓的“推断”工作，比如对提示生成文本响应，以及判断图像中是否有猫。
　　分析人士认为，随着企业将人工智能技术应用到其产品中，数据中心推断芯片的市场将迅速增长，但包括谷歌在内的许多公司已经开始探索如何控制因此而增加的额外成本。
　　据了解，其中一项主要成本是电力，高通利用其为智能手机等电池驱动设备设计芯片的经验，开发了一款名为Cloud AI 100的芯片，旨在降低功耗。
　　在MLCommons周三发布的测试数据中，高通的AI 100在图像分类方面击败了英伟达的旗舰芯片H100，这是基于每个芯片每瓦可以执行多少个数据中心服务器查询的数据。高通芯片的服务器查询次数达到每瓦197.6次，而英伟达为每瓦108.4次。台湾初创公司Neuchips以每瓦227次查询的速度位居榜首。
　　MLCommons是一个衡量人工智能处理速度的第三方组织。旗下MLPerf由图灵奖得主大卫·帕特森(DavidPatterson)联合谷歌、斯坦福、哈佛大学等顶尖学术机构发起成立，是权威性最大、影响力最广的国际AI性能基准测试，地位相当于全球AI领域的“奥运会”。
　　此外，在目标检测方面，高通也击败了英伟达，其得分为每瓦3.2个，而英伟达为每瓦2.4个。物体检测可用于分析零售店的录像等应用程序，以查看购物者最常去的地方。
　　不过，在一项自然语言处理测试中，英伟达在绝对性能和功率效率方面都位居榜首，这是聊天机器人等系统中使用最广泛的人工智能技术。英伟达可达到了每瓦10.8个样本，而Neuchips以每瓦8.9个样本排名第二，高通则以每瓦7.5个样本位居第三。
（文章来源：财联社）