以NVIDIA A100 GPU为基础的超级计算机在最新的MLPerf HPC 1.0性能测试中，在排行前5名中占据4位，并分享通过软件升级提升性能的优势。
MLPerf是由产业共同组成的公正测试组织，其中MLPerf HPC测试项目的重点为通过AI加速强化超级计算机在天体力学、气候、分子动力学等模拟的能力，而这些耗费大量计算资源的模拟运算，也正迎来使用HPC高性能计算与AI协作加速的趋势。
MLPerf HPC 1.0通过Cosmoflow、Deepcam、Opencatalyst等3个典型的AI模型，分别通过训练与推论来评估超级计算机的性能表现，它们的工作负载分别为估算天文望远镜图像中物体的细节，侦测飓风和大气河流（Atmospheric Rivers）气候数据，以及预测化学物质分子之间作用力的程度。
每项测试可以分为2部分，其中强扩张（Strong Scaling）为衡量系统训练模型的速度，而弱扩张（Weak Scaling）则为衡量系统的吞吐量，验证在限定时间内可以完成多少模型的训练。
MLPerf HPC 1.0利用模拟天文望远镜、气候、分子动力学等3个典型的AI模型进行测试。
测试过程也分为将单一工作拆分为多个小块的强扩张，以及同时执行多个工作的弱扩张等2部分。
以A100 GPU为基础的超级计算机在最新的MLPerf HPC 1.0性能测试前5名中占据4位。
强扩张测试几乎是NVIDIA取得一面倒胜利。
弱扩张部分则由Fujitsu的富岳取得优势。
NVIDIA表示，与去年的MLPerf 0.7强扩张最佳成绩相比，现在NVIDIA能为Cosmoflow提升5倍性能，Deepcam甚至提升7倍，用户可以通过软件更新来提升AI运算的性能表现。