Roberta（2.2毫秒完成推理）

边策 发自 凹非寺

量子位 报道 | 公众号 QbitAI

AI硬(he)件(dan)厂商英伟达今天宣布，他们在NLP模型上取得了三大突破，为今后会话AI的落地应用铺平了道路。

英伟达用自己的硬件与并行计算软件相结合，在BERT模型的训练和推理上创下三项世界纪录：

今年以来，NLP领域的“军备竞赛”越来越激烈。基于Transformer架构的模型，如谷歌的XLNet和Facebook的RoBERTa，在GLUE、SQuAD这些基准测试榜单头名争夺中你方唱罢我登场。

两大公司为了刷榜的消耗了大量的时间和计算资源。为了提高BERT的训练速度，谷歌堆上了1024块TPU，用76分钟训练出了BERT模型。Facebook用上了1024个英伟达V100 GPU。

英伟达也不甘示弱，用1472个V100 GPU首次实现在一个小时之内训练完BERT模型。

英伟达表示，这项研究能够帮助企业使用实时会话AI更自然地与客户互动，帮助开发人员将最先进的NLP模型大规模部署在应用程序中。

最大的BERT模型

英伟达使用了92个DGX-2H节点、1,472个V100 GPU的DGX SuperPOD系统来训练BERT模型，将BERT-Large训练时间从几天缩短到到53分钟。

如果你觉得上面的堆硬件太过暴力，英伟达也给出更低配置下的训练速度。他们在“只有”16个V100 GPU的NVIDIA DGX-2用2.8天内训练了BERT-Large，展示了英伟达GPU对于会话AI的可扩展性。

考虑到开发人员对大型NLP模型不断增长的需求，英伟达建立并训练了世界上最大的基于Transformer的语言模型GPT-2 8B，它具有83亿个参数，是BERT-Large的24倍、GPT-2的5.6倍。

GPT-2 8B模型使用原生PyTorch进行训练，在512 GPU上有8路模型并行和的64路数据并行。实验是在DGX SuperPOD上进行的，其基准模型为12亿个参数，适用于单个V100 GPU。在单个GPU上运行此基线模型的端到端训练pipeline可实现39 TeraFLOPS的算力，这是V100 GPU的理论峰值算力的30％。

通过8路并行模型将模型扩展到512个GPU上的83亿个参数，NVIDIA团队在整个应用程序中实现了高达15.1 PetaFLOPS的持续性能，并且与基线相比达到了76％的扩展效率。

为了研究这些几十亿参数的Transformer（变形金刚）网络，英伟达还开源了Megatron（威震天）项目。

最快的推理速度

上面的推理部分太过“烧钱”，而英伟达在BERT推理上取得的进步可以让普通开发者也能用上。因为现在一些实时处理的任务也开始用上了Transformer，比如语音合成（TTS）、语音识别（ASR）。

但是Transformer在这些落地化场景中却遇到了困难。这是因为在推理部署阶段，计算性能会面临巨大的挑战。以BERT为原型的多层Transformer模型，其性能常常难以满足在线业务对于低延迟和高吞吐的要求。

于是，英伟达提出了Faster Transformer，并在GitHub上开源了代码。

Faster Transformer是一个BERT Transformer单层前向计算的高效实现，代码简洁，后续可以通过简单修改支持多种Transformer结构。

目前优化集中在编码器（encoder）的前向计算。底层由CUDA和cuBLAS实现，支持FP16和FP32两种计算模式，其中FP16可以充分利用Volta和Turing架构GPU上的张量核心单元。

英伟达使用运行TensorRT的T4 GPU，仅在2.2毫秒内就对BERT-Base SQuAD数据集进行了推理，远低于许多实时应用的10毫秒处理阈值。

英伟达测试了不同生产环境下Faster Transformer前向计算的执行时间以及与TensorFlow XLA的性能比较。

在小batch size情况下，12层Transformer在P4和T4上的性能表现如下：

固定句子长度为32，标准模型和裁剪模型在不同batch size下，12层Transformer在V100上实现了2倍的速度提升：

传送门

Megatron开源地址：

http://t.cn/E6w5LzA

Faster Transformer开源地址：

http://t.cn/Ailxlc8b