国产三级片免费网站要是想在GPU上得回一流的性能
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国产三级片免费网站要是想在GPU上得回一流的性能

发布日期:2022-09-23 07:17    点击次数:65

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本文经AI新媒体量子位(公众号ID:QbitAI)授权转载,转载请关连出处。

最近,NLP明星公司Hugging Face发布了一个叫做Infinity的居品,不错以1ms延时完成Transformer的推理,性能相等高了。

让Transformer的推理速率进步4.5倍,这个trick还能给你省十几万

然而,锐利归锐利,如故有点贵——1年至少要十几万块 (2万美元)。

那有莫得什么平替的递次呢?

有的!如故开源的、“贫瘠宝贵”就不错达到Infinity一些全球基准的那种。

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而况当今,通过在该递次上施加一个小trick,将Transformer的推理速率进步4.5倍!

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那么,一个“平替”到底为什么能达到“付费”的效能呢?

一个trick让Transformer推理速率进步4.5倍

先来意志一下这个递次:Transformer-deploy。

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它不错用一滑号召优化和部署Hugging Face上的Transformer模子, 国产专区_爽死777并复古大大都基于Transformer编码器的模子,比如Bert、Roberta、miniLM、Camembert、Albert、XLM-R、Distilbert等。

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Transformer-deploy推理做事用具的是Nvidia Triton。

推理引擎为Microsoft ONNX Runtime(用于CPU和GPU推理)和Nvidia TensorRT(仅限 GPU)。

要是想在GPU上得回一流的性能,Nvidia Triton+Nvidia TensorRT这么的组合无疑是最好接管。

诚然TensorRT用起来有点难,但它如实能比用Pytorch快5~10倍。

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在实质性能测试中,不让穿乳罩随时揉hTransformer-deploy在batch size为1、token永别为16和128的输入序列中的推理速率,都比付费的Hugging Face Infinity要快:

Transformer-deploy在token为16时要1.52ms,Infinity则需要1.7ms;token为128时需要1.99ms,Infinity则需要2.5ms。

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那前边说的能让Transformer的推感性能进一步进步的小trick是什么呢?

GPU量化(quantization)。

作家暗意:

据我所知,刻下任何OOS云做事都还没用到过这个递次。

不外推行GPU量化需要修改模子源代码(需在矩阵乘法等代价昂贵的操作上添加一些叫做QDQ的特定节点),既容易出错,又很枯燥,而况还需我方爱戴修改后的代码。

因此作家还是为多个基于Transformer的模子手动完成了这项职责。

自后,他们又发现似乎只需修补模子模块的轮廓语法树 (AST)也不错自动完成。

在用户端,在GPU上推行模子的基本量化相通这么:

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最终,该递次在Roberta-base模子和MNLI数据集(分类任务)上已毕了4.53倍的推理速率。

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天然这也断送了0.4个点的精度;要是少量握住送的话,也不错加快3.2倍阁下。

作家暗意,与Transformer-deploy底本的版块比拟,这还是是一个很大的校正了,毕竟原版块的加快资本需要杰出1个点的精准度。

最终他们用Albert、Bert(包括miniLM)、Distilbert、Roberta(包括 Camembert、XLM-R、DistilRoberta等)、Electra测试了该trick。

纵容是关于任何不错导出为ONNX体式的Transformer模子,都不错“开箱即用”。

 

 



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