MLPerf

개요

MLPerf는 머신러닝 시스템의 성능을 공정하고 재현 가능한 방식으로 평가하기 위한 국제 벤치마크 표준입니다. Google, NVIDIA, Intel, Meta 등 업계 리더들이 참여하는 MLCommons가 주관하며, **훈련(Training)**과 추론(Inference) 부문으로 나뉘어 다양한 딥러닝 모델을 기준으로 하드웨어, 프레임워크, 시스템의 성능을 비교할 수 있도록 설계되어 있습니다. AI 시스템 도입 시 의사결정의 기준이 되는 핵심 지표입니다.

---

1. 개념 및 정의

항목	내용	비고
정의	머신러닝 모델의 훈련 및 추론 성능을 측정하는 공개 벤치마크 스위트	MLCommons 재단 운영
목적	벤더 간 공정한 AI 성능 비교 및 산업 표준 정립	하드웨어/프레임워크 독립적 평가
필요성	AI 인프라 선택 시 신뢰 가능한 성능 지표 제공	GPU, TPU 등 비교 기준 제공

---

2. 특징

항목	설명	비고
훈련 & 추론 분리	MLPerf Training / Inference 카테고리 존재	목적별 세분화 가능
다양한 모델 포함	ResNet, BERT, SSD, GPT, RNNT 등	Vision, NLP, RecSys 등 도메인 커버
오픈소스 기반	공식 reference 코드 제공	재현성 보장 가능
벤더 중립성	Google, NVIDIA, AWS, Intel, Meta 등 참여	시스템 간 비교 기반 형성
공인 결과 제출 방식	서밋 및 인증된 결과만 공식 채택	제출→검증→공개 절차 수행

연 2회 정기 제출 및 공개 스코어 갱신 진행.

---

3. 구성 요소

구성 요소	설명	비고
Benchmark Suite	모델별 벤치마크 정의 (dataset + metric 포함)	MLPerf Training / Inference 나뉨
Rules	하드웨어/소프트웨어 허용 조건 및 설정	동일 조건 하의 비교 보장
Reference Implementation	기준 코드를 통한 재현성 제공	PyTorch, TensorFlow 기반
Submission System	각 기업/기관의 결과 제출 포맷	로그 및 메트릭 제출 포함
Dashboard	결과 시각화 웹 포털	https://mlcommons.org/en/results

실험 재현성과 비교 가능성을 중심으로 설계됨.

---

4. 기술 요소

기술 요소	설명	활용 방식
Closed vs Open Division	벤더 최적화 허용 여부 기준	Closed는 제한 없음, Open은 표준 환경 필요
Accuracy Target	훈련 결과 정확도 기준치 설정	목표 충족 시 성공 판단
Performance Metric	처리 시간, 처리량(TPS), latency 등 사용	모델 및 시나리오별 상이
Submission Checker	자동 로그 검증 도구 제공	로그 위조 방지 및 규칙 준수 검사
LoadGen	Inference 테스트 로드 생성기	다양한 요청 패턴 설정 가능

성능 뿐 아니라 품질 및 정합성까지 측정.

---

5. 장점 및 이점

항목	설명	기대 효과
공정한 AI 비교 기준	특정 벤더 최적화에 좌우되지 않음	구매 결정, 성능 분석 기준 확보
산업 전반 채택 증가	OEM, CSP, 칩셋 기업 모두 참여	NVIDIA, AWS, Intel 등 스코어 제출
다양한 AI 워크로드 포함	이미지, 언어, 추천 등 모두 측정 가능	실제 시스템 사용에 가까운 시나리오 구성
오픈 접근성	누구나 실행 가능한 코드 및 룰 제공	사내 AI 인프라 벤치마크로 활용 가능

AI 투자 타당성 분석 및 경쟁력 확보를 위한 기준 역할.

---

6. 주요 활용 사례 및 고려사항

사례	설명	고려사항
AI 인프라 벤치마킹	내부 GPU, TPU 클러스터 성능 측정	공식 스크립트 + 리소스 확보 필요
기업 간 AI 성능 비교	클라우드 벤더별 추론/훈련 비교	Closed/Open Division 구분 주의
딥러닝 프레임워크 테스트	PyTorch, TensorFlow 성능 조정	precision 조정 가능 여부 확인
리서치/제품 발표 활용	학술적 논문, 제품 성능 발표 시 인용	정확한 메트릭 해석 필수

하드웨어 최적화 여부, 정량 vs 정성 기준 해석 주의 필요.

---

7. 결론

MLPerf는 AI 인프라 성능 비교를 위한 대표적 글로벌 표준으로, 머신러닝 워크로드의 성능을 재현 가능한 방식으로 측정하고 벤더 간 공정한 비교를 가능하게 해줍니다. 훈련/추론 모두에 대해 다양한 모델과 환경을 지원하며, AI 도입 기업이나 인프라 운영 조직, 리서처에게 신뢰 가능한 의사결정 기준을 제공합니다. AI 산업 내 성능 평가의 공통 언어로 자리매김하고 있습니다.