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Mlperf Client
简介 :
MLPerf Client是由MLCommons共同开发的新基准测试，旨在评估个人电脑（从笔记本、台式机到工作站）上大型语言模型（LLMs）和其他AI工作负载的性能。该基准测试通过模拟真实世界的AI任务，提供清晰的指标，以了解系统如何处理生成性AI工作负载。MLPerf Client工作组希望这个基准测试能够推动创新和竞争，确保个人电脑能够应对AI驱动的未来挑战。
需求人群 :
MLPerf Client的目标受众是硬件制造商、软件开发者和AI研究人员。硬件制造商可以通过这个基准测试展示其产品的AI性能；软件开发者可以利用它来优化软件，提高AI应用的性能；AI研究人员可以使用这个基准测试来评估和比较不同AI模型的性能。
使用场景
硬件制造商使用MLPerf Client基准测试来比较不同GPU在AI任务中的性能。
软件开发者利用MLPerf Client测试其AI应用在不同硬件配置下的性能表现。
AI研究人员使用MLPerf Client来评估不同优化技术对模型性能的影响。
产品特色
评估个人电脑上的大型语言模型和其他AI工作负载性能
提供清晰的性能指标，帮助理解系统处理生成性AI工作负载的能力
推动AI在个人电脑领域的创新和竞争
支持多种硬件加速路径，包括ONNX Runtime GenAI和Intel OpenVINO
使用Llama 2 7B大型语言模型进行测试，覆盖内容生成、创意写作、摘要等多种任务
系统需求明确，支持AMD、Intel和NVIDIA的特定硬件配置
提供详细的Q&A部分，帮助用户了解如何运行基准测试和解读结果
使用教程
1. 访问MLPerf Client的GitHub发布页面，下载最新版本的基准测试工具。
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2. 确保系统满足基准测试的硬件和软件需求，包括安装Microsoft Visual C++ Redistributable。
3. 将下载的Zip文件解压到本地驱动器的文件夹中。
4. 打开命令行界面，导航到解压后的文件夹。
5. 使用-c标志和配置文件名运行基准测试可执行文件，例如：mlperf-windows.exe -c Nvidia_ORT-GenAI-DML_GPU.json。
6. 等待基准测试下载所需的文件，然后开始运行测试。
7. 查看测试结果，包括Time to first token (TTFT)和Tokens per second (TPS)等性能指标。
8. 根据需要调整配置文件，以测试不同的硬件加速路径或模型优化。
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