MLPerf Inference v4.0 mede o desempenho de inferência usando nove tipos diferentes de redes neurais, incluindo LLMs, geração de imagens, processamento de linguagem natural, visão computacional e segmentação de imagens médicas.
O MLPerf Training v3.1 mede o tempo para treinar modelos em nove casos de uso diferentes, incluindo grandes modelos de linguagem (LLMs), geração de imagens, visão computacional, segmentação de imagens médicas, reconhecimento de fala e recomendação.
O MLPerf HPC v3.0 mede o desempenho do treinamento em quatro casos de uso de computação científica diferentes, incluindo identificação climática atmosférica de rios, previsão de parâmetros cosmológicos, modelagem molecular quântica e previsão de estrutura de proteínas.