【环球网科技综合报道】4月11日消息，全球人工智能研究机构MLCommons公布了最新的测试数据，高通的人工智能芯片在三个衡量电源效率的指标中以2比1击败了英伟达。
人工智能模型需要用大量的数据进行训练，以提高其准确性和性能。训练完成后，人工智能模型就可以用于推理，即执行一些具体的任务，比如根据输入生成文本回复，或者判断一张
图片是否包含猫。推理是人工智能技术在产品中广泛
应用的环节，但也会增加企业的成本，其中一个主要成本就是电力。
高通公司利用其在为手机等低功耗设备设计芯片的经验，推出了一款专为云端和边缘端提供高性能、低功耗人工智能处理的芯片，名为CloudAI100。该芯片在周三公布的由MLCommons（一个维护人工智能芯片行业测试标准的工程联盟）发布的测试数据中，在两项功率效率指标上击败了英伟达的旗舰芯片H100。
功率效率指标是指每瓦特电力可以执行多少次服务器查询。高通的CloudAI100在图像分类方面达到了227.4次查询每瓦特，而英伟达的H100只有108.4次查询每瓦特，图像分类可以用于识别图片中的物体或场景。高通还在物体检测方面领先于英伟达，分别达到了3.8次查询每瓦特和2.4次查询每瓦特。物体检测可以用于分析零售店的监控
视频，了解顾客最常去哪些地方。
然而，在自然语言处理方面，英伟达却占据了绝对优势，无论是在性能还是功率效率方面都排名第一。自然语言处理是人工智能技术中最广泛应用于聊天
机器人等系统的技术，英伟达达到了10.8次查询每瓦特，而高通排名第二，为8.9次查询每瓦特。
目前，人工智能专用芯片已经成为芯片公司关注的重点，能耗与散热将会成为该领域发展的重要方向。
