除了整数运算和浮点运算的差别之外,SPEC CPU2006测试还分两种:SPEED测试和RATE测试,SPEED测试类型运行单个实例,用来测试系统运行单作业的时候的运算能力,RATE测试则是运行多个实例,用来测试系统的总运算吞吐能力。SPEC CPU测试还会给出两种类型的结果:Base基准测试结果和Peak峰值测试结果,Base测试要求编译器套件按照指定的规则进行优化,而Peak测试则可以允许使用更多地优化技术,可以看出,前者可以用来简单对比不同的平台,而后者则在对比因素中加入了编译器等因素,有实力编写编译器的厂商可以从中获益。本页给出的是RATE测试结果,按照整数到浮点、Base测试到Peak测试排列四个成绩图标,每个图表给出了测试系统及对比系统的每个子项目的成绩。图表图例文字中最后的"2S24C48T"字段指的是1 Sockets、4 Cores、4 Threads,意思是“1插槽4核心4线程”。
下面是RATE测试的成绩:
SPECint_rate_base2006,整数,RATE测试,Base基准测试
很显然,在测试处理器系统的吞吐量为主的RATE测试当中,单路系统和双路系统具有着明显的差距。
SPECfp_rate_base2006,浮点,RATE测试,Base基准测试
RATE测试是一个吞吐量测试,因此核心数量多的系统就更有优势。
好文章,需要你的鼓励
中山大学团队针对OpenAI O1等长思考推理模型存在的"长度不和谐"问题,提出了O1-Pruner优化方法。该方法通过长度-和谐奖励机制和强化学习训练,成功将模型推理长度缩短30-40%,同时保持甚至提升准确率,显著降低了推理时间和计算成本,为高效AI推理提供了新的解决方案。
OpenAI和微软宣布签署一项非约束性谅解备忘录,修订双方合作关系。随着两家公司在AI市场竞争客户并寻求新的基础设施合作伙伴,其关系日趋复杂。该协议涉及OpenAI从非营利组织向营利实体的重组计划,需要微软这一最大投资者的批准。双方表示将积极制定最终合同条款,共同致力于为所有人提供最佳AI工具。
上海AI实验室研究团队深入调查了12种先进视觉语言模型在自动驾驶场景中的真实表现,发现这些AI系统经常在缺乏真实视觉理解的情况下生成看似合理的驾驶解释。通过DriveBench测试平台的全面评估,研究揭示了现有评估方法的重大缺陷,并为开发更可靠的AI驾驶系统提供了重要指导。