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在人工智慧 (AI) 推理的時代，訓練更聰明、更強大的模型對於擴展智慧而言至關重要。為了滿足這個新時代的強大效能需求，需要在 GPU 、 CPU 、網路介面卡 (NIC) 、網路的垂直擴展 (scale-up) 和水平擴展 (scale-out) 、系統架構，以及大量的軟體和演算法等方面取得突破性進展。
NVIDIA 在 MLPerf Training v5.1 中橫掃全部七項測試，於大型語言模型 (LLM) 、圖像生成、推薦系統、電腦視覺和圖像神經網路等領域均創下最快的訓練速度。 MLPerf Training v5.1 為持續多年舉辦的 AI 訓練效能業界基準測試中最新一輪。
NVIDIA 亦是唯一在所有測試項目中都提交結果的平台，彰顯 NVIDIA GPU 強大的可程式化特性，以及其 CUDA 軟體堆疊的成熟度和通用性。
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NVIDIA Blackwell Ultra 再寫佳績
基於 NVIDIA Blackwell Ultra GPU 架構的 GB300 NVL72 機架級系統在本輪 MLPerf Training 測試中首次亮相，在此之前該系統已在最新一輪 MLPerf Inference 測試中創下紀錄。
與上一代 Hopper 架構相比，基於 Blackwell Ultra 的 GB300 NVL72 在相同數量的 GPU 下，Llama 3.1 405B 預訓練的效能提升了 4 倍以上，Llama 2 70B LoRa 微調效能增加了近 5 倍。
這些效能提升得益於 Blackwell Ultra 的架構躍進，包括具備 15 petaflops NVFP4 AI 運算能力的全新 Tensor Core 、 2 倍的注意力層運算能力，以及 279GB 的 HBM3e 記憶體，同時結合全新的訓練方法，充分釋放該架構龐大的 NVFP4 運算效能。
用於連接多組 GB300 NVL72 系統，且為業界首款端到端 800 Gb/s 垂直擴展網路平台的 NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand 平台，也在 MLPerf 測試首度亮相，其橫向擴展網路頻寬較前一代提升 1 倍。
釋放效能：NVFP4 加速大型語言模型訓練
NVIDIA 於本輪取得卓越成果的關鍵，在於採用 NVFP4 精度進行運算，這也是 MLPerf Training 歷史上的首次創舉。
提升運算效能的其中一個方法，是打造能以較少位元表示資料並進行運算的架構，並以更快的速度執行這些計算。然而，精度降低意味著每次計算可用的資訊量減少，因此在訓練過程中使用低精度計算需要謹慎設計決策，以確保結果的準確性。
NVIDIA 團隊在每一層技術堆疊都進行了創新，以將 FP4 精度應用於大型語言模型訓練。 NVIDIA Blackwell GPU 可執行 FP4 計算，包括 NVIDIA 設計的 NVFP4 格式及其他 FP4 變體，計算速度是 FP8 的兩倍。 Blackwell Ultra 更將此效能提升至 3 倍，使 GPU 得以提供更強大的 AI 運算效能。
NVIDIA 是迄今為止唯一一個在滿足基準測試嚴格精度要求的同時，使用 FP4 精度進行計算並提交 MLPerf 訓練結果的平台。
NVIDIA Blackwell 突破擴展效能
NVIDIA 憑藉逾 5,000 顆 Blackwell GPU 的高效協同運作，在 Llama 3.1 405B 測試中創下了僅需 10 分鐘訓練時間的全新紀錄。這項成績較上一輪基於 Blackwell 的最佳成績高出 2.7 倍，歸功於 GPU 數量增加至原先 2 倍以上的高效擴展，以及採用 NVFP4 精度大幅提升每顆 Blackwell GPU 的有效效能。
為說明每顆 GPU 的效能提升幅度，NVIDIA 本輪提交採用 2,560 顆 Blackwell GPU 的測試結果，訓練耗時縮短至 18.79 分鐘，較上一輪採用 2,496 顆 GPU 的提交方案快上 45% 。
全新基準測試，全新效能紀錄
NVIDIA 在本輪新增的兩項基準測試中同樣創下效能紀錄，包括 Llama 3.1 8B 與 FLUX.1 。
Llama 3.1 8B 是一款精巧卻功能強大的大型語言模型，取代了長期運行的 BERT-large 模型，為基準測試套件增添更現代化、更小的大型語言模型。 NVIDIA 使用多達 512 顆 Blackwell Ultra GPU 提交了測試結果，創下僅需 5.2 分鐘即可完成訓練的紀錄。
此外，FLUX.1 是一款先進的圖像生成模型，取代了 Stable Diffusion v2，且只有 NVIDIA 平台提交了該基準測試的結果。 NVIDIA 使用 1,152 個 Blackwell GPU 提交的測試結果，創下將訓練時間縮短至 12.5 分鐘的新紀錄。
NVIDIA 持續保持現有圖像神經網路、目標偵測和推薦系統測試的紀錄。
廣泛且深度的夥伴生態系
NVIDIA 生態系在本輪測試中展現積極參與度，共計 15 個機構提交了令人矚目的成果，其中包括華碩、戴爾科技集團、技鋼科技、 HPE 、 Krai 、 Lambda 、聯想集團、 Nebius 、雲達科技、 Supermicro 、佛羅里達大學、 Verda(原 DataCrunch) 和緯穎。
NVIDIA 以一年為週期持續創新，在預訓練、後訓練及推論階段推動顯著且快速的效能提升，為邁向全新層級的智慧鋪路，加速 AI 普及化。