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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。

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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。

解決價格、性能和效率問題

此外，為滿足減少用電量的關鍵需求及不斷增長的性能需求，還需要提供更加可持續的解決方案。一個開放的生態系統可以消除阻礙進步的障礙，使開發人員能夠在每一項工作中都能夠使用最好的硬件和軟件工具進行創新。

Gaudi2與第一代Gaudi構建在相同的高效架構上，可助力大規模工作負載的性能和效率達到全新高度，并在運行AI工作負載時展現出強大的能效優勢。

大規模AI工作負載還需要達到“一次構建、隨處部署”方式，這種方式基于靈活、開放的解決方案，能夠實現更好的能效。第四代至強處理器是英特爾最具可持續性的數據中心處理器，有著更高的能效和節能效果。憑借英特爾AMX這樣的內置加速器，在廣泛的AI工作負載和使用案例中，推理和訓練性能可提高10倍²，同時其每瓦性能相較英特爾前代產品最多可提升14倍³。

¹2023年3月24日進行測量，使用部署于英特爾開發者云上的Habana Gaudi2深度學習服務器，該服務器采用8個Gaudi2 HL-225H夾層卡和第三代英特爾至強處理器，運行SynapseAI?軟件版本1.8.0，batch_size=1

² 參見intel.com/performanceindex：第四代英特爾至強可擴展處理器部分的[A16]及[A17]

³ 參見intel.com/processorclaims：第四代英特爾至強可擴展處理器，E1

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