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      始于硬件卻也被硬件所限的深度學(xué)習(xí)

      lPCU_elecfans ? 來(lái)源：未知 ? 2022-12-05 07:10 ? 次閱讀
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      電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/周凱揚(yáng)）深度學(xué)習(xí)硬件在AI時(shí)代已經(jīng)引領(lǐng)了不少設(shè)計(jì)創(chuàng)新，無(wú)論是簡(jiǎn)單的邊緣推理，還是大規(guī)模自然語(yǔ)言模型的訓(xùn)練，都有了性能上的突破。作為業(yè)內(nèi)在深度學(xué)習(xí)上投入最多的公司之一，英偉達(dá)無(wú)疑是這類(lèi)硬件的領(lǐng)軍者。
      近日，在伯克利大學(xué)的電子工程與電腦科學(xué)學(xué)院研討會(huì)上，英偉達(dá)的首席科學(xué)家、研究部門(mén)高級(jí)副總裁同時(shí)兼任該校副教授的Bill Dally，分享了從他這個(gè)從業(yè)人士看來(lái)，發(fā)生在深度學(xué)習(xí)硬件上的一些趨勢(shì)。

      硬件成為限制

      AI的浪潮其實(shí)早在20世紀(jì)就被多次掀起過(guò)，但真正成為人們不可忽視的巨浪，還是這十幾年的事，因?yàn)檫@時(shí)候AI有了天時(shí)地利人和：算法與模型，大到足夠訓(xùn)練這些模型的數(shù)據(jù)集，以及能在合理的時(shí)間內(nèi)訓(xùn)練出這些模型的硬件。
      但從帶起第一波深度學(xué)習(xí)的AlexNet，到如今的GPT-3和Turing NLG等，人們不斷在打造更大的數(shù)據(jù)集和更大的模型，加上大語(yǔ)言模型的興起，對(duì)訓(xùn)練的要求也就越來(lái)越高?？稍谀柖梢呀?jīng)放緩的當(dāng)下，訓(xùn)練時(shí)間也在被拉長(zhǎng)。

      基于Hopper架構(gòu)的H100 GPU / 英偉達(dá)
      以英偉達(dá)為例，到了帕斯卡這一代，他們才真正開(kāi)始考慮單芯片的深度學(xué)習(xí)性能，并結(jié)合到GPU的設(shè)計(jì)中去，所以才有了Hopper這樣超高規(guī)格的AI硬件出現(xiàn)。但我們?cè)谟?xùn)練這些模型的時(shí)候，并沒(méi)有在硬件規(guī)模上有所減少，仍然需要用到集成了數(shù)塊Hopper GPU的DGX系統(tǒng)，甚至打造一個(gè)超算。很明顯，單從硬件這一個(gè)方向出發(fā)已經(jīng)有些不夠了，至少不是一個(gè)“高性價(jià)比”的方案。

      軟硬件全棧投入

      硬件推出后，仍要針對(duì)特定的模型進(jìn)行進(jìn)一步的軟件優(yōu)化，因此即便是同樣的硬件，其AI性能也會(huì)在未來(lái)呈現(xiàn)數(shù)倍的飛躍。從上個(gè)月的MLPerf的測(cè)試結(jié)果就可以看出，在A100 GPU推出的2.5年內(nèi)，英偉達(dá)就靠軟件優(yōu)化實(shí)現(xiàn)了最高2.5倍的訓(xùn)練性能提升，當(dāng)然了最大的性能提升還是得靠H100這樣的新硬件來(lái)實(shí)現(xiàn)。
      Bill Dally表示這就是英偉達(dá)的優(yōu)勢(shì)所在，雖然這幾年投入進(jìn)深度學(xué)習(xí)硬件的資本不少，但隨著經(jīng)濟(jì)下行，不少投資者已經(jīng)喪失了信心，所以不少AI硬件初創(chuàng)公司都沒(méi)能撐下去，他自己也在這段時(shí)間看到了不少向英偉達(dá)投遞過(guò)來(lái)的簡(jiǎn)歷。
      他認(rèn)為不少這些公司都已經(jīng)打造出了自己的矩陣乘法器，但他們并沒(méi)有在軟件上有足夠的投入，所以即便他們一開(kāi)始給出的指標(biāo)很好看，也經(jīng)常拿英偉達(dá)的產(chǎn)品作為對(duì)比，未來(lái)的性能甚至比不過(guò)英偉達(dá)的上一代硬件，更別說(shuō)Hopper這類(lèi)新產(chǎn)品了。

      加速器

      相較傳統(tǒng)的通用計(jì)算硬件，加速器在深度學(xué)習(xí)上明顯要高效多了，因?yàn)榧铀倨魍际亲鳛橐环N專用單元存在的，比如針對(duì)特定的數(shù)據(jù)類(lèi)型和運(yùn)算。加速器可以在一個(gè)運(yùn)算周期內(nèi)就完成通常需要花上10秒或100秒才能完成的工作量，效率最高可提升1000倍。

      A100和H100的MLPerf跑分 / 英偉達(dá)
      當(dāng)然了要追求純粹的性能提升，而不是效率提升的話，這些加速器也可以采用大規(guī)模并行設(shè)計(jì)，比如典型的32x32矩陣乘法單元，同時(shí)運(yùn)行的運(yùn)算有了千百倍的提升。加速器在內(nèi)存設(shè)計(jì)上也更具有優(yōu)勢(shì)，比如針對(duì)特定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和運(yùn)算，選擇優(yōu)化過(guò)的高帶寬低能耗內(nèi)存，同時(shí)盡可能使用本地內(nèi)存，減少數(shù)據(jù)搬運(yùn)來(lái)控制開(kāi)銷(xiāo)。
      對(duì)于英偉達(dá)來(lái)說(shuō)，他們?cè)诩铀倨魃系难芯扛袷菫镚PU準(zhǔn)備的試驗(yàn)田，一旦有優(yōu)秀的成果出現(xiàn)，這些加速器就會(huì)成為GPU上的新核心。

      小結(jié)

      從Bill Dally的分享中，我們可以看出英偉達(dá)這樣的巨頭在深度學(xué)習(xí)上選擇的技術(shù)路線，以及他們?yōu)楹文茉诒姸喑鮿?chuàng)公司涌現(xiàn)、大廠入局的當(dāng)下巋然不動(dòng)的底氣。這并不是說(shuō)深度學(xué)習(xí)硬件的道路只有這一條，類(lèi)腦芯片等技術(shù)的出現(xiàn)也提供了新的破局機(jī)會(huì)，但有了前人經(jīng)驗(yàn)的借鑒后，在兼顧性能、數(shù)值精度、模型的同時(shí)，還是得在軟件上下大功夫才行。

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      原文標(biāo)題：始于硬件卻也被硬件所限的深度學(xué)習(xí)

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