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基準(zhǔn)測(cè)試 關(guān)鍵字列表
MCP-Universe基準(zhǔn)測(cè)試顯示GPT-5在超半數(shù)真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中表現(xiàn)不佳

MCP-Universe基準(zhǔn)測(cè)試顯示GPT-5在超半數(shù)真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中表現(xiàn)不佳

Salesforce AI研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了開(kāi)源基準(zhǔn)測(cè)試MCP-Universe，用于評(píng)估大語(yǔ)言模型在真實(shí)世界中與MCP服務(wù)器的交互能力。測(cè)試涵蓋位置導(dǎo)航、代碼庫(kù)管理、金融分析等六個(gè)企業(yè)核心領(lǐng)域的231項(xiàng)任務(wù)。結(jié)果顯示，即使是OpenAI最新發(fā)布的GPT-5等頂級(jí)模型，在處理企業(yè)級(jí)真實(shí)場(chǎng)景任務(wù)時(shí)仍面臨挑戰(zhàn)，超過(guò)一半的企業(yè)典型任務(wù)無(wú)法成功完成，特別是在長(zhǎng)上下文和未知工具使用方面表現(xiàn)不佳。

Lightbits與Supermicro服務(wù)器共享塊存儲(chǔ)測(cè)試創(chuàng)IOPS新高

Lightbits與Supermicro服務(wù)器共享塊存儲(chǔ)測(cè)試創(chuàng)IOPS新高

Lightbits聲稱(chēng)在使用超微服務(wù)器硬件的基準(zhǔn)測(cè)試中，為容器化事務(wù)處理展示了最快的共享塊存儲(chǔ)性能。測(cè)試配置采用AMD EPYC 9575F處理器和8塊三星NVMe SSD，實(shí)現(xiàn)了360萬(wàn)4K隨機(jī)讀IOPS、160萬(wàn)4K隨機(jī)寫(xiě)IOPS等優(yōu)異成績(jī)。雙方發(fā)布的Kubernetes參考架構(gòu)結(jié)合了Lightbits的NVMe/TCP存儲(chǔ)技術(shù)，為金融交易、實(shí)時(shí)分析、AI訓(xùn)練等高性能應(yīng)用提供解決方案。

OpenAI 的 o3 AI 模型基準(zhǔn)測(cè)試得分低于公司最初聲稱(chēng)的水平

OpenAI 的 o3 AI 模型基準(zhǔn)測(cè)試得分低于公司最初聲稱(chēng)的水平

獨(dú)立測(cè)試顯示，OpenAI 的 o3 模型得分約 10%，遠(yuǎn)低于內(nèi)部報(bào)告的25%上限。公開(kāi)版與內(nèi)測(cè)版存在差異，后續(xù)版本預(yù)計(jì)將更加強(qiáng)大，提醒業(yè)界對(duì) AI 基準(zhǔn)測(cè)試結(jié)果保持謹(jǐn)慎。

WEKA 在 SPECstorage Solution 2020 基準(zhǔn)測(cè)試中包攬第一

WEKA 在 SPECstorage Solution 2020 基準(zhǔn)測(cè)試中包攬第一

WEKA 在 SPECstorage Solution 2020 基準(zhǔn)測(cè)試的五個(gè)工作負(fù)載場(chǎng)景中全面領(lǐng)先，采用 HPE PCIe Gen 5 硬件實(shí)現(xiàn)卓越性能。此次測(cè)試涵蓋 AI 圖像處理、電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化等多個(gè)領(lǐng)域，WEKA 不僅提高了處理速度，還顯著降低了延遲，展現(xiàn)了其在存儲(chǔ)解決方案領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。

NVIDIA GPUs H100 vs A100，該如何選？

NVIDIA GPUs H100 vs A100，該如何選？

在人工智能和高性能計(jì)算領(lǐng)域，GPU 扮演著至關(guān)重要的角色。作為 GPU 領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，NVIDIA 推出的 H100 和 A100 兩款產(chǎn)品備受矚目。H100 作為 A100 的繼任者，在架構(gòu)、性能和功能上都進(jìn)行了顯著的提升。本文將深入剖析這兩款 GPU 的技術(shù)細(xì)節(jié)、性能差異以及應(yīng)用場(chǎng)景，幫助讀者全面了解 H100 和 A100，從而在實(shí)際應(yīng)用中做出明智的選擇。

MLPerf Llama大模型推理測(cè)試：一款GPU獨(dú)戰(zhàn)NVIDIA群雄

MLPerf Llama大模型推理測(cè)試：一款GPU獨(dú)戰(zhàn)NVIDIA群雄

與大模型推理測(cè)試結(jié)果直接相關(guān)的，就是GPU的型號(hào)和數(shù)量。除此之外，我們還能看到更多信息，比如使用的服務(wù)器型號(hào)、CPU，以及軟件平臺(tái)環(huán)境等。參考上面截圖，實(shí)際上NVIDIA GPU在Llama-2-70b測(cè)試中基本都是用CUDA+TensorRT；而AMD則是ROCm+PyTorch+vLLM。