11月7日，mlperf基准联盟公布首轮ai推理基准测试结果，阿里巴巴平头哥的ai芯片含光800在resnet50基准测试中获得单芯片性能第一。
mlperf推理基准测试设有五个基准，每个对应四种场景，重点面向图像分类、对象检测和机器翻译等常见机器学习任务。测试者可以选择提交任何基准及相应场景的结果。
含光800参加了适用于图像分类任务的resnet50 v1.5基准测试，在离线模式(offline mode)、服务模式(server mode)、多路模式(multi stream mode)和单路模式(single stream mode)四个场景都取得了单芯片第一的成绩。
离线模式测试的是芯片推理的最大吞吐量，最能考验芯片的计算、存储、通信等基本功。含光800的成绩为69306.60 ips，单芯片性能是谷歌tpu v3的8.5倍、nvidia t4的12倍。
mlperf是业内首套衡量机器学习软硬件性能的通用基准，由图灵奖得主david?patterson联合谷歌和几所著名高校于2018年发起。mlperf基准联盟现有50多家成员，包括谷歌、微软、facebook、阿里巴巴等企业和斯坦福、哈佛、多伦多大学等高校。
继ai训练基准v0.5、v0.6之后，mlperf在今年6月推出ai推理基准v0.5。参加本轮推理基准测试并提交结果的公司共14家，谷歌(tpuv3)、英伟达(t4、rtx、xavier)、英特尔(clx 9282、nnpi-1000)、habana(goya)等呈现了当前ai推理系统最高水平的竞逐。
今年9月问世的含光800是阿里巴巴第一款正式流片的ai芯片，基于台积电12nm工艺生产，其性能突破得益于软硬件的协同设计：采用平头哥自研架构，有效降低内存访问延时;集成达摩院的创新算法，深度优化cnn及视觉类算法，大幅提升视觉计算效率。
含光800主要用于云端视觉场景，现已大规模应用于阿里巴巴集团内多个场景，如视频图像识别/分类/搜索、城市大脑等，未来还可应用于医疗影像、自动驾驶等领域。今后，含光800的算力将通过阿里云对外输出。
编辑：齐少恒
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