MLPerf Inference v4.1 misura le prestazioni di inferenza su nove diversi benchmark, tra cui diversi modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), text-to-image, elaborazione del linguaggio naturale, sistemi recommender, computer vision e segmentazione di immagini mediche.
MLPerf Training v4.0 misura le prestazioni di training su nove diversi benchmark, tra cui LLM pre-training, LLM fine-tuning, text-to-image, rete neurale a grafo (GNN), computer vision, segmentazione di immagini mediche e recommender.
MLPerf HPC v3.0 misura le prestazioni di training in quattro diversi casi d'uso di calcolo scientifico, tra cui l'identificazione dei fiumi climatica e atmosferica, la previsione dei parametri di cosmologia, la modellazione molecolare quantistica e la previsione della struttura proteica.