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原来，这个 MLPerf 测试它是分为 Closed（ 固定任务 ）和 Open（ 开放优化 ）两组。
Closed 代表的固定任务分组，进行的是正式比赛。
也就是说，厂商们，需要运行统一的算法，对同一个模型图像分类（ ResNet50 ）进行计算，实现芯片之间的性能比较。
而这个 open 分组就是用来展示一些创新性的成果的，也就是所谓的表演赛。
在这个组别里，只要不改变测试的内容，你想怎么玩都行。
而墨芯参加的恰恰就是 open 分区的测试。
于是，墨芯 s30 凭借着“ 稀疏化 ”的算法，用“ 无规则格斗 ”的打法胜了英伟达的“ 空手道 ”。
然后，公司再一运作，删删减减，一个全球算力第一的营销广告就这么华丽的出现。
又一个营销鬼才。
不过这岂不是证明了墨芯用的稀疏算法，能大幅增加 ai 芯片的算力？
情况也确实是这样的。
所谓的稀疏算法，又称剪枝。
就是在 ai 模型的训练过程中，把一些不重要的运算过程去掉，大大增加计算的效率。
这就像识别一个超清的图像，如果我们降低到标清的水平，传输速度就会快上许多。
但是，这种成倍提升算力的“ 黑魔法 ”怎么会没有代价呢？
一来， 这种提升算力的方式应用场景比较小，不适合高精度的模型训练。
二来，算力是通用的，ai 的模型并不是，这就需要根据不同的模型，研究不同的稀疏算法。
但问题的重点在于，稀疏算法并不是墨芯一家的专利，英伟达家的 h100 也能支持。
而且，英伟达依然是目前唯一一家在每轮 MLPerf 基准测试都参与所有主流算法测试，然后横扫各项测试成绩的全能选手。
所以说，回到 ai 芯片的性能本身，我们还是很难否认英伟达在这方面的统治力。
