MLPerf (mlperf.org) è un progetto collaborativo la cui missione è quella di creare la prima benchmark suite per misurare le prestazioni, sia in training che in inference, di hardware, software e servizi di Machine Learning, con un target che spazia dai sistemi embedded a piattaforme cloud e ad alte prestazioni.

Il Politecnico di Milano è risultato essere l'unica università tra gli enti coinvolti nella prima sottomissione nella sezione di inference. Emanuele Vitali, dottorando del Politecnico di Milano, ha infatti contribuito a preparare parte dei risultati sottomessi durante la sua internship presso Dividiti (Cambridge, UK).

Il lavoro è stato finanziato dalla Network of Excellence europea HiPEAC con un grant di collaborazione dal titolo “Autotuning in object detection models”. MLPerf vede coinvolti i principali player del settore, tra cui Google, Intel, NVIDIA, Facebook, Microsoft e Baidu.