論文の概要: Introducing Milabench: Benchmarking Accelerators for AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11940v1
• Date: Mon, 18 Nov 2024 17:07:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:36:14.719254
• Title: Introducing Milabench: Benchmarking Accelerators for AI
• Title（参考訳）: Milabench: AIのベンチマークアクセラレータ
• Authors: Pierre Delaunay, Xavier Bouthillier, Olivier Breuleux, Satya Ortiz-Gagné, Olexa Bilaniuk, Fabrice Normandin, Arnaud Bergeron, Bruno Carrez, Guillaume Alain, Soline Blanc, Frédéric Osterrath, Joseph Viviano, Roger Creus-Castanyer Darshan Patil, Rabiul Awal, Le Zhang,
• Abstract要約: AIワークロード、特にディープラーニングによって駆動されるワークロードは、ハイパフォーマンスコンピューティングシステムに新しい利用パターンを導入している。 ミルラは深層学習に特化した最大の学術研究センターの1つである。 コミュニティの多様な要件に対処するカスタムベンチマークスイートの開発の必要性を特定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6387580844416636
• License:
• Abstract: AI workloads, particularly those driven by deep learning, are introducing novel usage patterns to high-performance computing (HPC) systems that are not comprehensively captured by standard HPC benchmarks. As one of the largest academic research centers dedicated to deep learning, Mila identified the need to develop a custom benchmarking suite to address the diverse requirements of its community, which consists of over 1,000 researchers. This report introduces Milabench, the resulting benchmarking suite. Its design was informed by an extensive literature review encompassing 867 papers, as well as surveys conducted with Mila researchers. This rigorous process led to the selection of 26 primary benchmarks tailored for procurement evaluations, alongside 16 optional benchmarks for in-depth analysis. We detail the design methodology, the structure of the benchmarking suite, and provide performance evaluations using GPUs from NVIDIA, AMD, and Intel. The Milabench suite is open source and can be accessed at github.com/mila-iqia/milabench.
• Abstract（参考訳）: AIワークロード、特にディープラーニングによって駆動されるワークロードは、標準的なHPCベンチマークによって包括的にキャプチャされないハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)システムに、新しい利用パターンを導入している。 ディープラーニングに特化した最大の学術研究センターの1つとして、Milaは1000人以上の研究者からなるコミュニティの多様な要件に対処するカスタムベンチマークスイートの開発の必要性を特定した。 このレポートではベンチマークスイートのMilabenchを紹介します。 その設計は、867の論文を含む広範な文献レビューと、ミラの研究者による調査によって知らされた。 この厳密なプロセスにより、調達評価に適した26のベンチマークと、詳細な分析のための16のオプションベンチマークが選択された。 ベンチマークスイートの設計方法論,構成,NVIDIA,AMD,IntelのGPUによる性能評価について詳述する。 Milabenchスイートはオープンソースで、github.com/mila-iqia/milabenchでアクセスできる。

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