寒武纪MLU370对比英伟达H100：迁移学习任务实测报告

一、测试背景与意义

1.1 迁移学习技术需求

行业领域	模型微调频率	数据规模	典型任务
医疗影像	日均30次	10-100GB	病灶分类
金融风控	实时更新	1-10TB	欺诈检测
工业质检	每周5次	50-500GB	缺陷识别

1.2 硬件选型指标

核心评估维度：

• 微调速度：单位数据训练耗时
• 能耗效率：每瓦特算力产出
• 内存容量：支持的最大模型尺寸
• 生态兼容：框架与工具链支持度

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二、硬件架构对比

2.1 计算单元设计

参数项	MLU370-S4	H100 PCIe 80GB
计算核心	64个MLU Core	144个SM单元
FP32峰值算力	24 TFLOPS	67 TFLOPS
INT8算力	192 TOPS	395 TOPS
内存带宽	1.2 TB/s	3.35 TB/s

2.2 软件栈特性

生态支持对比：

• MLU370：Cambricon SDK+PyTorch插件
• H100：CUDA 12.0+TensorRT 8.6
• 关键差异：MLU支持动态shape编译，H100提供更多预优化模型

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三、测试环境配置

3.1 实验平台参数

组件	MLU370平台	H100平台
处理器	2×Intel 6338N	2×AMD 7B13
系统内存	512GB DDR4	1TB DDR5
存储系统	3.2TB NVMe SSD	6.4TB NVMe SSD
网络环境	100Gbps RoCE	200Gbps InfiniBand

3.2 基准模型选择

模型类型	参数量	微调数据集	任务目标
ResNet-152	60M	ImageNet-1k	医疗影像分类
BERT-Large	340M	CLUE	金融文本分析
ViT-Huge	632M	COCO	工业缺陷检测

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四、性能测试数据

4.1 训练效率对比

模型	MLU370耗时	H100耗时	性能差距
ResNet-152	38min	29min	-23.7%
BERT-Large	2.1h	1.5h	-28.6%
ViT-Huge	4.8h	3.2h	-33.3%

4.2 推理延迟测试

批尺寸	MLU370延迟	H100延迟	能效比(样本/瓦)
1	18ms	11ms	3.8 vs 5.2
8	65ms	43ms	22.1 vs 28.9
32	128ms	85ms	38.5 vs 49.6

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五、能效经济性分析

5.1 功耗实测数据

工作状态	MLU370功耗	H100功耗
待机	35W	45W
峰值计算	280W	450W
混合负载	190W	320W

5.2 TCO对比（三年期）

成本项	MLU370方案	H100方案
硬件采购	$28,000	$45,000
电费支出	$6,300	$10,800
维护费用	$4,200	$7,500
总成本	$38,500	$63,300

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六、模型适配难度

6.1 代码修改量统计

操作类型	MLU370改动行	H100改动行
数据预处理	12	8
模型定义	45	18
训练循环	27	9
总计	84	35

6.2 典型适配问题

问题类型	MLU370发生率	H100发生率
算子不支持	18%	5%
精度溢出	9%	3%
内存不足	12%	7%

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七、混合精度支持

7.1 精度保持能力

精度模式	MLU370准确率	H100准确率
FP32	基准值	基准值
FP16	-0.3%	-0.1%
BF16	-0.2%	-0.05%
INT8	-1.8%	-0.7%

7.2 加速效果对比

模式	MLU370加速比	H100加速比
FP16	1.7×	2.1×
BF16	1.9×	2.4×
INT8	3.2×	4.0×

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八、实际应用案例

8.1 医疗影像诊断系统

MLU370部署成果：

• 日均处理CT扫描：从800例提升至2200例
• 模型迭代周期：从72小时缩短至28小时
• 单例诊断成本：降低至0.12美元

8.2 金融实时风控平台

H100实施效果：

• 事务处理延迟：从95ms降至32ms
• 并发查询量：从1500 QPS提升至5200 QPS
• 欺诈识别准确率：从92.4%提升至95.1%

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九、开发者体验评估

9.1 工具链成熟度

评估项	MLU370得分	H100得分
文档完整性	78/100	94/100
调试工具易用性	65/100	88/100
社区支持度	3200+帖子	12万+帖子

9.2 学习曲线对比

技能要求	MLU370学习周期	H100学习周期
基础开发	3周	1周
性能优化	6周	3周
故障排查	4周	2周

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十、未来演进方向

10.1 寒武纪技术路线

• 2024规划：发布MLU470（3倍能效提升）
• 2025目标：实现自动编译器（代码改动量减少90%）
• 生态建设：建立百家行业ISV合作伙伴

10.2 英伟达发展策略

• Grace Hopper超级芯片量产
• Omniverse生态整合AI训练
• 量子计算协同加速方案