近期，勁爆亮相的ChatGPT著實(shí)讓人們眼前一亮，讓普羅大眾也“親密”體驗(yàn)了人工智能（AI）的神奇魔力，窺見了智能未來(lái)的璀璨前景之一斑。

然而，就在這離生活愈來(lái)愈近的AI讓人們對(duì)未來(lái)充滿無(wú)限憧憬、滿懷激動(dòng)的同時(shí)，也有冷靜的分析指出，諸如ChatGPT等AI規(guī)模應(yīng)用也是一個(gè)“吞金獸”，其帶來(lái)的不僅僅是讓人急呼“AI算力告急”的算力消耗（有研究顯示，中國(guó)智能算力需求規(guī)模，到2026年就將進(jìn)入每秒十萬(wàn)億億次浮點(diǎn)計(jì)算（ZFLOPS）級(jí)別，達(dá)到1,271.4EFLOPS，從2021到2026年，年復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)52.3%1）；更有從云端、邊緣到終端廣泛AI應(yīng)用場(chǎng)景，使得IT運(yùn)營(yíng)環(huán)境日益復(fù)雜和多樣，讓各種AI方案在異構(gòu)平臺(tái)獲得便捷、易用且有效優(yōu)化成為急迫的需求。

異構(gòu)計(jì)算，主要指不同類型的指令集和體系架構(gòu)的計(jì)算單元組成的系統(tǒng)的計(jì)算方式，在云數(shù)據(jù)中心、邊緣計(jì)算場(chǎng)景等有著廣泛應(yīng)用。

異構(gòu)計(jì)算的興起與工作負(fù)載密切相關(guān)，在能有效發(fā)揮異構(gòu)計(jì)算優(yōu)勢(shì)的應(yīng)用場(chǎng)景中，人工智能場(chǎng)景可謂是典型的代表場(chǎng)景之一，不管是深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，還是深度學(xué)習(xí)推理，都會(huì)進(jìn)行大量矩陣運(yùn)算，需要異構(gòu)計(jì)算提供更有力支撐；而隨著AI應(yīng)用快速走向邊緣，由此引致的云邊端協(xié)同，對(duì)異構(gòu)計(jì)算提出了更高要求。計(jì)算平臺(tái)在提升自身算力水平的同時(shí)，也需要通過(guò)提供優(yōu)化策略，幫助用戶更好地提升AI方案的性能，助力AI應(yīng)用降本增效。

騰訊云創(chuàng)新打造TACO Kit套件，為AI應(yīng)用提供異構(gòu)加速

為幫助廣大用戶應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜的異構(gòu)環(huán)境給AI應(yīng)用帶來(lái)的挑戰(zhàn)，騰訊云創(chuàng)新推出計(jì)算加速套件TACO Kit (TencentCloud Accelerated Computing Optimization Kit)，通過(guò)在異構(gòu)硬件平臺(tái)上提供全棧式的軟硬件解決方案的模式，為AI方案設(shè)計(jì)者、AI開發(fā)人員以及AI使用者構(gòu)建全新的異構(gòu)計(jì)算加速軟件服務(wù)，助其借助多元化異構(gòu)、高性能加速框架、離線虛擬化技術(shù)以及靈活的商業(yè)模式，輕松駕馭多元算力，助力AI應(yīng)用全方位、全場(chǎng)景降本增效。

而作為異構(gòu)加速服務(wù)的入口，TACO Kit內(nèi)置AI推理加速引擎TACO Infer，能針對(duì)AI應(yīng)用中不同的訓(xùn)練和服務(wù)框架、個(gè)性的優(yōu)化實(shí)踐和使用習(xí)慣、各異的軟件版本和硬件偏好，以計(jì)算加速、無(wú)感接入和魯棒易用的特性和優(yōu)勢(shì)，幫助用戶一站式解決AI模型在生產(chǎn)環(huán)境中部署與應(yīng)用的痛點(diǎn)。

圖一 AI推理加速引擎TACO Infer

TACO Infer引擎具備的功能特性包括：

■無(wú)感集成：可跨平臺(tái)透明適配CPU、GPU、NPU等異構(gòu)芯片；尊重用戶使用習(xí)慣，無(wú)需改變模型源格式；無(wú)需進(jìn)行IR（Intermediate Representation，中間表示）轉(zhuǎn)換，對(duì)無(wú)顯式算子結(jié)構(gòu)模型友好；

■基于原生框架Runtime：可基于多種流行原生框架，包括TensorFlow、PyTorch、ONNXRuntime 等運(yùn)行；可基于框架原Runtime構(gòu)建，并可充分利用框架自定義的擴(kuò)展機(jī)制；

■無(wú)縫對(duì)接服務(wù)框架：包括TF Serving、Triton以及TorchServe等。

基于以上特性，無(wú)論在何種場(chǎng)景中，用戶在硬件平臺(tái)上部署AI應(yīng)用，都只需要進(jìn)行簡(jiǎn)單地前端交互，就能讓TACO Kit在后臺(tái)以最佳模式啟動(dòng)工作負(fù)載，并獲得更優(yōu)的推理性能。

而這一優(yōu)異推理性能的獲得，離不開英特爾和騰訊云面向TACO Kit開展的深度協(xié)作加持。具體講，就是將英特爾 Neural Compressor集成到TACO Kit之中，來(lái)大幅提升AI推理性能，加速各類AI應(yīng)用便捷高效落地。

英特爾 Neural Compressor提供優(yōu)化支持，助力TACO Kit加速推理

英特爾 Neural Compressor是英特爾開源的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型壓縮庫(kù)，不僅面向如量化、修剪以及知識(shí)提取等主流模型壓縮技術(shù)，提供了跨多個(gè)深度學(xué)習(xí)框架的統(tǒng)一接口，還具有以下模型性能調(diào)優(yōu)特性：

■具備由精度驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化調(diào)整策略，幫助用戶快速獲得最佳量化模型；

■可使用預(yù)定義的稀疏性目標(biāo)生成修剪模型，實(shí)現(xiàn)不同的權(quán)重修剪算法；

■能夠從更大的網(wǎng)絡(luò)（“教師”）中提取知識(shí)用于訓(xùn)練更小的網(wǎng)絡(luò)（“學(xué)生”），實(shí)現(xiàn)更小的精度損失。

英特爾和騰訊云協(xié)作，通過(guò)插件的方式將英特爾 Neural Compressor集成到TACO Kit，讓TACO Kit充分利用英特爾 Neural Compressor的優(yōu)勢(shì)特性。如圖二所示，利用量化壓縮技術(shù)來(lái)為不同的深度深度框架（如TensorFlow、PyTorch、ONNXRuntime等）提供統(tǒng)一的模型優(yōu)化 API，便捷實(shí)現(xiàn)模型推理優(yōu)化（由FP32數(shù)據(jù)類型量化為INT8數(shù)據(jù)類型）。同時(shí)，也可以利用壓縮庫(kù)內(nèi)置的精度調(diào)優(yōu)策略，根據(jù)不同的模型內(nèi)部結(jié)構(gòu)生成精度更佳的量化模型，幫助用戶大幅降低模型量化的技術(shù)門檻，并有效提升AI模型的推理效率。

圖二 集成英特爾 Neural Compressor后的TACO Kit工作流程

在云端部署時(shí)，量化后的模型可通過(guò)英特爾 至強(qiáng) 可擴(kuò)展平臺(tái)內(nèi)置的英特爾 DL Boost，來(lái)獲得有效的硬件加速和更高的推理效率。以指令集中的vpdpbusd指令為例，以往需要3條指令（vpmaddubsw、vpmaddwd、vpaddd）完成的64次乘加過(guò)程，現(xiàn)在僅需1條指令（vpdpbusd）即可，并能夠消除運(yùn)行過(guò)程中的處理器飽和問(wèn)題，再輔之以乘加過(guò)程中的中間數(shù)值直接從內(nèi)存播送，可使得處理性能達(dá)初始FP32模型的4倍2。這無(wú)疑為TACO Kit加速推理，進(jìn)而幫助用戶在異構(gòu)環(huán)境更高效地構(gòu)建和部署AI提供了關(guān)鍵助力。

圖三 英特爾 DL Boost（AVX-512_VNNI）技術(shù)

方案驗(yàn)證顯真實(shí)性能，展異構(gòu)AI加速優(yōu)勢(shì)

那么，集成英特爾 Neural Compressor后的TACO Kit的性能究竟有何等驚艷提升呢？實(shí)踐最有發(fā)言權(quán)，數(shù)據(jù)最有說(shuō)服力。套件打造完成后，英特爾與騰訊云一起選取了多種被廣泛應(yīng)用的自然語(yǔ)言處理深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)TACO Kit性能加速進(jìn)行了驗(yàn)證測(cè)試。

測(cè)試中，各個(gè)深度學(xué)習(xí)模型在通過(guò)TACO Kit進(jìn)行優(yōu)化后，使用英特爾 Neural Compressor進(jìn)行INT8量化及性能調(diào)優(yōu)，推理性能加速結(jié)果令人滿意。如圖四所示3，在保持精度水平基本不變的情況下，各深度學(xué)習(xí)模型的推理性能均獲得顯著提升，提升幅度從55%到139%不等，在其中的bert-base-uncased-mrpc場(chǎng)景中，推理性能更是達(dá)到了基準(zhǔn)值的2.39倍。

圖四 集成英特爾 Neural Compressor的TACO Kit所帶來(lái)的推理性能加速4

對(duì)TACO Kit引入英特爾 Neural Compressor獲得的大幅性能加速，騰訊云異構(gòu)計(jì)算專家級(jí)工程師葉帆直言，這一合作成果能幫助不同角色的用戶在異構(gòu)硬件平臺(tái)上獲得便捷、易用且經(jīng)過(guò)有效優(yōu)化的 AI 加速能力，助力AI 應(yīng)用實(shí)現(xiàn)全方位、全場(chǎng)景的降本增效。而英特爾 Neural Compressor 是 TACO Kit 中 AI 推理負(fù)載獲得充分性能加速的有效技術(shù)保證。

基于這一成果，英特爾和騰訊云也將面向未來(lái)繼續(xù)深化合作，通過(guò)融合硬件廠商優(yōu)化算子、自研AI編譯技術(shù)升級(jí)等措施，驅(qū)動(dòng)TACO Infer在軟硬件兼容性和性能上不斷迭代優(yōu)化。同時(shí)，雙方還計(jì)劃進(jìn)一步將第四代英特爾 至強(qiáng) 可擴(kuò)展平臺(tái)及其內(nèi)置的深度學(xué)習(xí)加速技術(shù)與騰訊計(jì)算加速套件TACO Kit相融合，借助新平臺(tái)更為澎湃的算力輸出與深度學(xué)習(xí)加速新技術(shù)，為用戶提供更加高效可用的異構(gòu)AI加速能力，進(jìn)而在推動(dòng)AI走向更廣泛應(yīng)用的同時(shí)，助力應(yīng)對(duì)多模態(tài)大模型等對(duì)算力提出的更嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，驅(qū)動(dòng)智能應(yīng)用向縱深化演進(jìn)，為經(jīng)濟(jì)社會(huì)的高質(zhì)量發(fā)展提供強(qiáng)勁數(shù)字生產(chǎn)力。

審核編輯 ：李倩