인공지능(AI) 반도체 기업 그래프코어는 최신 MLPerf 1.1 벤치마크 테스트에서 자사의 IPU(Intelligence Processing Unit) 시스템이 기록적인 성능을 보였다고 9일 밝혔다.

그래프코어 IPU 시스템은 지속적인 소프트웨어 최적화를 통해 향상된 성능을 제공하고 있다. 특히 이번 MLPerf 벤치마크에서 그래프코어 IPU-POD16은 컴퓨터 비전 모델 ResNet-50 훈련에 있어 엔비디아의 DGX A100의 성능을 능가했다. ResNet-50을 훈련하는데 엔비디아 DGX A100은 29.1분이 걸린데 반해, 그래프코어의 IPU-POD16은 28.3분을 기록했다.

또한 그래프코어는 최근 새롭게 출시된 IPU-POD128 및 IPU-POD256에 대한 벤치마크 결과도 공개했다. 그래프코어는 MLPerf '상용화 가능(Commercially Available)' 부문에 해당 시스템에 대한 테스트 결과를 제출했다. IPU-POD128과 IPU-POD256이 ResNet-50 모델 훈련에 걸린 시간은 각 5.67분, 3.79분으로 나타났다.

자연어 처리(NLP) 모델 BERT의 경우, 그래프코어는 IPU-POD16, IPU-POD64 및 IPU-POD128 훈련 데이터를 오픈(Open) 및 클로즈드(Closed) 부문 모두에 제출했다. 특히 오픈 부문에서 최신 IPU-POD128의 훈련 시간은 5.78분으로 월등한 성능을 보였다. 전반적으로 BERT 모델 훈련 성능은 지난 MLPerf 벤치마크 대비 IPU-POD16은 5%, IPU-POD64는 12%가 각각 향상됐다.