目前，Nvidia基本称霸MLPerf的推理结果。它在其参与的类别中表现最佳，主导了“封闭式”数据中心和封闭式边缘类别。MLPerf的封闭类别强加了系统和网络限制，以确保参与系统之间的比较。类别的“开放”版本可以自定义。实际上，其他AI加速器提交的产品很少能胜过Nividia的A100，T4和Quadro RTX。

Nvidia报道，在开放数据中心类别中，A100 GPU的速度比基于CPU的系统快237倍，其Jetson AGX视频分析系统和T4芯片在功耗敏感的边缘类别中也表现出色。

总体而言，AI加速器测试中，仅CPU的系统表现较差，英特尔使用其期待已久的Xe GPU系列之一。

Nividia宣称：“ Nvidia A100比Cooper Lake CPU快237倍。可看下面的对比图，单个DGX-A100的系统性能相当于1000个CPU服务器相同的性能。” 

在图形计算，深度学习，人工智能，生物信息等等需要GPU加速计算的科研领域中，景派科技一直都有针对GPU不同的应用环境进行测试，意在可以根据测试数据，在不同的科研领域中制定性价比最优的解决方案。从早期的GPU计算卡，再从Tesla  V100，RTX 2080Ti到最近新出的RTX 3090，依据实验的实际数据，进行了不同GPU计算卡，或不同高性能计算服务器上的应用对比测试。不停的重复测试，只为了能为每位有高算力需求的用户提供性价比最优的解决方案。

在GPU加速计算服务器中，应用最广泛的四款高性能计算服务器：

景派R24FG（4U双路GPU加速计算服务器）

最大支持8张双宽全高GPU计算卡

景派R22FG（2U双路GPU加速计算服务器）

最大支持4张双宽全高GPU计算卡

景派R22FH（2U双路GPU计算服务器）

景派T29EL/T29FL（机塔互换式GPU计算服务器）

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