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Machine Learning : Google, Baidu, Intel, Harvard, Stanford et Berkeley lancent MLPerf, un outil de mesure de performances

Plusieurs entreprises dont Google, Intel et Baidu et chercheurs viennent d’annoncer le lancement de MLPerf, un nouvel outil de mesure de performances (benchmark). Il aide les utilisateurs à optimiser les matériels et logiciels de machine learning.

L’annonce, faite ce mercredi, intéressera les datascientists qui auront désormais à leur disposition un outil permettant de mesurer les performances mais également d’accélérer les améliorations de ces dernières. Baptisé MLPerf, il a été développé par plusieurs compagnies technologiques dont AMD, Baidu, Google et Intel ainsi que des chercheurs de Harvard, Stanford et de l’Université de Californie Berkeley. Techniquement, il permet de mesurer la vitesse en se basant sur le temps nécessaire à l’entraînement des réseaux de neurones profonds pour l’accomplissement de tâches telles que la reconnaissance d’objets, la traduction, etc.

Dans son communiqué de presse, Andrew Ng, fondateur et CEO de Landing.AI a indiqué :

“L’IA transforme de nombreuses industries, mais pour qu’elle atteigne tout son potentiel, nous avons besoin de matériel et de logiciel plus rapide.”

Une première version de MLPerf sera prête pour août et devrait permettre de mesurer les performances du matériel, et notamment des nouveaux accélérateurs disponibles sur le marché. Elle s’attachera tout d’abord aux tâches d’entraînement sur une gamme de systèmes tels que les stations de travail ou encore les grands centres de données. Par la suite MLPerf devrait inclure les tâches d’inférence et notamment celles exécutées sur des systèmes clients intégrés.

Greg Diamos, chercheur principal au sein du groupe deep learning de Baidu a indiqué :

“Entraîner un modèle que nous souhaitons vraiment exploiter nous demanderait de faire fonctionner tous les GPU que nous avons pendant deux ans”.

De son côté, Peter Mattson, ingénieur sur le projet Google Brain, précise :

“Si les systèmes deviennent plus rapides, nous bénéficierons de tout le potentiel du machine learning bien plus vite. […]

Nous l’avons baptisée la version 0.5… Nous l’avons développée avec une petite équipe et maintenant nous souhaitons que la communauté y ajoute sa touche pour une version 1.0 qui devienne quelque chose appartenant à chacun. […] Nous encourageons le feedback…”

Pour plus d’informations, vous pouvez visiter mlperf.org et partager vos commentaires avant le 31 juillet.

Pierre-yves Gerlat

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