据中新网报道，百度、谷歌、斯坦福大学、哈佛大学等多家企业和高校联合发布了一套用于测量和提高机器学习软硬件性能的国际基准MLPerf。
根据介绍，此次发布的MLPerf基准将主要用来测量训练不同深度神经网络所需要的时间，这些神经网络所执行的任务包括物体识别、语言翻译以及经典的下围棋等。基准所统计的相关数据将为AI基础研究和行业应用提供重要参考，例如帮助算法工程师优化模型，协助硬件厂商提高产品性能等，从而促进AI的长期突破和创新。
作为MLPerf基准的发起方之一，百度公司副总裁王海峰评论称，大型公司也可以凭借该基准来优化资源配置。“AI正在赋能百度的一系列产品和服务。MLperf这样的基准使我们能够对不同平台进行比较，从而做出更好的技术选择。”
目前，MLPerf已获包括AMD、英特尔、微软、SambaNova、Wave Computing、加州大学伯克利分校、多伦多大学、明尼苏达大学等多家企业和高等院校的联合支持与参与。
关于MLPerf对人工智能产业的历史价值，业界将其与SPEC(The Standard Performance Evaluation Corporation)标准性能评测机构进行类比。SPEC是国际上对系统应用性能进行标准评测的权威组织，旨在确立、修改以及认定一系列服务器应用性能评估的标准，于1988年由全球几十所知名大学、研究机构、IT企业共同成立，其测试标准被全球用户广泛认可。数据显示，SPEC推出后15年里，CPU性能以每年1.6倍的速度提高，对传统IT业产生了巨大的推动作用。
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