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          英特爾披露至強(qiáng)6處理器針對(duì)Meta Llama 3模型的推理性能

          作者: 時(shí)間:2024-04-21 來(lái)源:EEPW 收藏

          近日,Meta重磅推出其80億和700億參數(shù)的開(kāi)源大模型。該模型引入了改進(jìn)推理等新功能和更多的模型尺寸,并采用全新標(biāo)記器(Tokenizer),旨在提升編碼語(yǔ)言效率并提高模型性能。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/202404/457876.htm

          在模型發(fā)布的第一時(shí)間,即驗(yàn)證了Llama 3能夠在包括?至強(qiáng)?處理器在內(nèi)的豐富AI產(chǎn)品組合上運(yùn)行,并披露了即將發(fā)布的性能核處理器(代號(hào)為Granite Rapids)針對(duì)模型的推理性能。

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          圖1 AWS實(shí)例上Llama 3的下一個(gè)Token延遲

          英特爾至強(qiáng)處理器可以滿(mǎn)足要求嚴(yán)苛的端到端AI工作負(fù)載的需求。以第五代至強(qiáng)處理器為例,每個(gè)核心均內(nèi)置了AMX加速引擎,能夠提供出色的AI推理和訓(xùn)練性能。截至目前,該處理器已被眾多主流云服務(wù)商所采用。不僅如此,至強(qiáng)處理器在進(jìn)行通用計(jì)算時(shí),能夠提供更低時(shí)延,并能同時(shí)處理多種工作負(fù)載。

          事實(shí)上,英特爾一直在持續(xù)優(yōu)化至強(qiáng)平臺(tái)的大模型推理性能。例如,相較于Llama 2模型的軟件,PyTorch及英特爾? PyTorch擴(kuò)展包(Intel? Extension for PyTorch)的延遲降低了5倍。這一優(yōu)化是通過(guò)Paged Attention算法和張量并行實(shí)現(xiàn)的,這是因?yàn)槠淠軌蜃畲蠡捎盟懔皟?nèi)存帶寬。下圖展示了80億參數(shù)的Meta Lama 3模型在AWS m7i.metal-48x實(shí)例上的推理性能,該實(shí)例基于第四代英特爾至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器。

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          圖2 基于英特爾?至強(qiáng)? 6性能核處理器(代號(hào)Granite Rapids)的Llama 3下一個(gè)Token延遲

          不僅如此,英特爾還首次披露了即將發(fā)布的產(chǎn)品——英特爾?至強(qiáng)? 6性能核處理器(代號(hào)為Granite Rapids)針對(duì)的性能測(cè)試。結(jié)果顯示,與第四代至強(qiáng)處理器相比,英特爾處理器在80億參數(shù)的Llama 3推理模型的延遲降低了2倍,并且能夠以低于100毫秒的token延遲,在單個(gè)雙路服務(wù)器上運(yùn)行諸如700億參數(shù)的Llama 3這種更大參數(shù)的推理模型。

          考慮到Llama 3具備更高效的編碼語(yǔ)言標(biāo)記器(Tokenizer),測(cè)試采用了隨機(jī)選擇的prompt對(duì)Llama 3和Llama 2進(jìn)行快速比較。在prompt相同的情況下,Llama 3所標(biāo)記的token數(shù)量相較Llama 2減少18%。因此,即使80億參數(shù)的Llama 3模型比70億參數(shù)的Llama 2模型參數(shù)更高,在AWS m7i.metal-48xl實(shí)例上運(yùn)行BF16推理時(shí),整體prompt的推理時(shí)延幾乎相同(該評(píng)估中,Llama 3比Llama 2快1.04倍)。



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          評(píng)論


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