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              英特爾以強大產品力,迎接生成式AI的廣闊機遇

              2023-03-30 來源:互聯網
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              關鍵詞: 英特爾 AI

              ? 新聞:近日,頂級機器學習開源庫Hugging Face分享性能結果,展示了Habana? Gaudi?2 AI硬件加速器針對1760億參數大模型卓越的運行推理速度。同時,該結果亦展現了在Gaudi2服務器上運行主流計算機視覺工作負載時的能效優勢。

              ? 重要意義:目前,ChatGPT等生成式AI工具正在為整個行業帶來全新的能力,而其模型所需的計算亦使性能、成本和能效成為眾多企業關注的焦點。

              ? 縱觀大局:隨著生成式AI模型變得越來越大,在數據預處理到訓練和推理等一系列復雜的AI負載功能上,能效成為推動生產力的關鍵因素。開發人員需要一種靈活、開放、高能效和更可持續的解決方案,即“一次構建、隨處部署”的方法,使各種形式的AI(包括生成式AI)都能充分發揮其潛力。

              ? 下一步:AI已經走過很長的一段路,但仍有更多方面有待挖掘。英特爾致力于AI的真正民主化和可持續性,這將使人們能夠通過開放的生態系統更廣泛地從該技術,以及生成式AI技術中獲益。

              ? 總結:一個開放的生態系統讓開發人員能夠利用英特爾對流行開源框架、庫和工具的優化,來構建和部署AI。英特爾AI智能硬件加速器以及第四代英特爾?至強?可擴展處理器的內置加速器提升了性能和每瓦性能,以滿足生成式AI對性能、價格和可持續性的需求。

              生成式AI能夠模仿人類生成的內容,在改變我們工作和生活方式的諸多方面提供了一個令人興奮的機會。然而,這種快速演進的技術也揭示出,在數據中心成功利用AI需要極其復雜的計算。

              英特爾面向未來進行了大量投資,希望每個人都能利用這項技術,并能輕松進行大規模部署。同時,英特爾正與產業伙伴接洽,以支持一個基于信任、透明和多種選擇的開放式AI生態系統。

              擁抱具有卓越性能的開源生成式AI

              生成式AI例如GPT-3和DALL-E等語言模型已經存在一段時間了,但ChatGPT(一種可以進行類似人類對話的生成式AI聊天機器人)則引發巨大轟動,讓人們開始關注傳統數據中心架構的瓶頸。ChatGPT還加快了對硬件和軟件解決方案的需求,這些解決方案使AI能夠充分發揮其潛力。基于開放方法和異構計算的生成式AI使其更容易獲得,并更經濟地部署最優的解決方案。開放生態系統允許開發人員在優先考慮功耗、價格和性能的同時,隨時隨地構建和部署AI,從而釋放生成式AI的力量。

              網絡研討會:英特爾將舉辦數據中心和人工智能事業部投資者網絡研討會

              英特爾正在積極采取措施,并通過優化主流的開源框架、庫和工具來實現出色的硬件性能,同時消除復雜性,來確保自身是實現生成式AI的明智選擇。近日,頂級機器學習開源庫Hugging Face發布的結果顯示了英特爾AI硬件加速器卓越的推理運行速度,該結果基于對包含1760億個參數的BLOOMZ模型(一種基于轉換器的多語言大型語言模型(LLM)和包含70億參數的較小BLOOMZ模型進行推理。其中,對于包含70億參數的較小BLOOMZ模型,Habana?第一代 Gaudi?具有明顯的性價比優勢。此外,Hugging Face Optimum Habana庫簡化了大型LLM的部署,用戶僅需對代碼進行極小的修改。

              英特爾研究院的研究人員還使用Habana Gaudi2在LMentry(一種最近提出的語言模型基準)零次學習設置下評估BLOOMZ。BLOOMZ的精度與GPT-3模型尺寸相似,如下圖所示,最大的176B BLOOMZ模型的性能優于類似大小的GPT-3模型。

              在100K LMentry提示上,BLOOMZ模型(最多1760億個參數)使用Habana Gaudi加速器對生成的語言輸出進行的自動評估。1

              此外,Hugging Face亦介紹了Stability AI的Stable Diffusion,這是另一個用于從文本生成圖像的最先進生成式AI模型之一,也是流行的 DALL-E圖像生成器的開放訪問替代方案,Stable Diffusion在內置英特爾?高級矩陣擴展(英特爾?AMX)的第四代英特爾至強可擴展處理器上運行的平均速度提高了3.8倍。這種加速是在不更改任何代碼的情況下實現的。此外,通過使用英特爾Extension for PyTorch with Bfloat16(一種用于機器學習的自定義格式),自動混合精度可以再提速一倍,并將延遲減少到5秒——比初始基線32秒快了近6.5倍。用戶可在Hugging Face網站上一個基于英特爾CPU(第四代至強處理器)的實驗性Stable Diffusion演示中進行自行嘗試。

              Stability AI創始人兼首席執行官Emad Mostaque表示:“在Stability AI,我們希望讓每個人都能構建自己的AI技術。英特爾已經使Stable Diffusion模型能夠高效運行在他們的異構產品上——從第四代Sapphire Rapids CPU一直到像Gaudi這樣的加速器,因此是實現AI民主化的一個絕佳合作伙伴。我們期待在下一代語言、視頻和代碼模型等方面與他們合作。”

              OpenVINO進一步加速了Stable Diffusion推理。結合使用第四代至強CPU,它的速度幾乎比第三代英特爾?至強?可擴展CPU提高了2.7倍。Optimum Intel是OpenVINO支持的一個工具,用于加速英特爾架構上的端到端管道,它將平均延遲再降低3.5倍,總共降低近10倍。



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