機器學習(ML)系統性能測試基準MLPerf的幕後推手、產業聯盟MLCommons近日發表了專為TinyML系統設計的新性能指標，同時也公佈了第一次使用該MLPerf Tiny指標進行的推論系統跑分結果。
MLPerf已經為高性能運算(HPC)系統、資料中心以及行動裝置等級的系統提供性能測試基準，新的TinyML系統性能基準，則是專為那些在資源極度受限環境中執行機器學習工作負載的裝置所設計。MLCommons執行總監David Kanter表示，現在MLPerf基準可涵蓋「微瓦(microwatts)到千瓩(megawatts)等級的機器學習系統。
他指出：「如果你檢視一些我們的訓練以及HPC性能測試基準，HPC基準可在全球最大超級電腦上的1萬6,000個節點上執行；在Tiny基準方面，則是關於我們如何量測那些最小、最低功耗的裝置。」
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