7月21日消息，在Llama 2發(fā)布之際，英特爾分享了70億和130億參數(shù)模型在英特爾AI產(chǎn)品組合上運(yùn)行的結(jié)果，包括Habana Gaudi 2 深度學(xué)習(xí)加速器、第四代英特爾至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器、至強(qiáng)CPU Max系列和數(shù)據(jù)中心GPU Max系列等。
在近期發(fā)布的MLPerf基準(zhǔn)測(cè)試中，Gaudi2在大語(yǔ)言模型上展現(xiàn)了出色的訓(xùn)練性能，包括在384個(gè)Gaudi2加速器上訓(xùn)練1750億參數(shù)的GPT-3模型所展現(xiàn)的結(jié)果。Gaudi2經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的高性能使其成為L(zhǎng)lama和Llama 2模型訓(xùn)練和推理的高能效解決方案。
下圖顯示了70億參數(shù)和130億參數(shù)Llama 2模型的推理性能。模型分別在一臺(tái)Habana Gaudi2設(shè)備上運(yùn)行，batch size=1，輸出token長(zhǎng)度256，輸入token長(zhǎng)度不定，使用BF16精度。報(bào)告的性能指標(biāo)為每個(gè)token的延遲（不含第一個(gè)）。
該測(cè)試使用optimum-habana文本生成腳本在Llama模型上運(yùn)行推理。optimum-habana庫(kù)能夠幫助簡(jiǎn)化在Gaudi加速器上部署此類模型的流程，僅需極少的代碼更改即可實(shí)現(xiàn)。
如圖所示，對(duì)于128至2000輸入token，在70億參數(shù)模型上Gaudi2的推理延遲范圍為每token 9.0-12.2毫秒，而對(duì)于130億參數(shù)模型，范圍為每token 15.5-20.4毫秒。
得益于更高的HBM2E帶寬，英特爾至強(qiáng)CPU Max系列為以上兩個(gè)模型提供了更低的延遲。而憑借英特爾AMX加速器，用戶可以通過(guò)更高的批量尺寸（batch size）來(lái)提高吞吐量。
對(duì)于70億和130億參數(shù)的模型，每個(gè)第四代至強(qiáng)插槽可提供低于100毫秒的延遲。用戶可以分別在兩個(gè)插槽上同時(shí)運(yùn)行兩個(gè)并行實(shí)例，從而獲得更高的吞吐量，并獨(dú)立地服務(wù)客戶端。
亦或者，用戶可以通過(guò)英特爾PyTorch擴(kuò)展包和DeepSpeed CPU，使用張量并行的方式在兩個(gè)第四代至強(qiáng)插槽上運(yùn)行推理，從而進(jìn)一步降低延遲或支持更大的模型。
英特爾在一個(gè)600瓦OAM形態(tài)的GPU上評(píng)估了Llama 2的70億參數(shù)模型和Llama 2的130億參數(shù)模型推理性能，這個(gè)GPU上封裝了兩個(gè)tile，而英特爾只使用其中一個(gè)tile來(lái)運(yùn)行推理。
下圖顯示，對(duì)于輸入長(zhǎng)度為32到2000的token，英特爾數(shù)據(jù)中心GPU Max系列的一個(gè)tile可以為70億參數(shù)模型的推理提供低于20毫秒的單token延遲，130億參數(shù)模型的單token延遲為29.2-33.8毫秒。
因?yàn)樵揋PU上封裝了兩個(gè)tile，用戶可以同時(shí)并行運(yùn)行兩個(gè)獨(dú)立的實(shí)例，每個(gè)tile上運(yùn)行一個(gè)，以獲得更高的吞吐量并獨(dú)立地服務(wù)客戶端。
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