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Sui 的 Fastcrypto 库通过持续的基准测试在密码学功能上创造了新的速度记录，这在 ICPE 2024 会议上得到了强调。

根据 together.ai 的说法，Llama 3.1 作为一个开源模型，在不同提供商中的性能表现各异，强调了基准测试的重要性。

NVIDIA 推出 GenAI-Perf，这是一种用于基准测试生成式 AI 模型的新工具，增强了性能测量和优化。

了解如何通过客观基准公平地评估AI系统，确保准确的性能指标，以便做出明智的决策。

NVIDIA DGX Cloud 引入基准测试配方，以增强 AI 平台性能，指导用户通过全面的评估方法来优化训练工作负载。

探索 NVIDIA cuDF 如何加速 JSON Lines 的读取，超越像 pandas 和 pyarrow 这样的传统库，附基准测试和性能见解。

NVIDIA 推出 DGX 云基准测试，以优化 AI 工作负载性能，重点关注基础设施、软件框架和应用程序增强。

探索 NVIDIA 的 GenAI-Perf 工具如何对 Meta Llama 3 模型性能进行基准测试，并提供有关使用 NVIDIA NIM 优化基于 LLM 的应用程序的见解。

NVIDIA推出示例云以标准化AI云基础设施的基准测试，确保云服务提供商之间的透明性和性能。

LangChain的新研究对各种多智能体架构进行了基准测试，重点分析其使用Tau-bench数据集的性能和可扩展性，突出模块化系统的优势。

NVIDIA概述了如何复现MLPerf v5.0的LLM基准训练分数，重点介绍了硬件要求和逐步执行过程。

探索大语言模型（LLM）推理成本的基准策略，助力在AI领域实现更智能的扩展和部署，基于NVIDIA的最新见解。