NVIDIA 用 1,472 個 V100 GPU 加速 AI 語言模型 BERT 訓練效能

lin.sinchen · 發表於 2019-8-14 10:37:48

如今已有不少基本的對話式回覆機器人或 AI 服務已存在多年，然而想要在提升聊天機器人、智慧個人助理服務，以人類理解力的水平運作還是相當困難，主要是無法即時部署超大規模的 AI 模型進行訓練與推論。

NVIDIA 的 AI 平台率先訓練目前最先進的 AI 語言模型，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由 Google 所開發的人工智慧自然語言模型，用不到 1 小時即可完成訓練，並在 2ms 內完成 AI 推論。根據 Juniper Research 的報告，光是數位語音助理市場規模預計在未來 5 年內將從 25 億美元成長到 80 億美元。此外， Gartner 也預測 2021 年，15% 的客服互動將完全由 AI 執行，與 2017年相比增加 400%。

NVIDIA 採用內建 1,472 個 V100 GPU 所組成的 92 個 DGX-2HTM 系統 NVIDIA DGX SuperPOD，執行 AI 語言模型 BERT-Large，成功將 AI 訓練時間從先前的數日大幅縮短至僅 53 分鐘。此外，若只透過一台 NVIDIA DGX-2 系統也可在 2.8 天內就完成 BERT-Large 的訓練。

推論方面，可透過 NVIDIA T4 GPU 運行 TensorRT，在 BERT-Base SQuAD 資料集上僅用 2.2ms 就完成推論，不僅遠低於許多即時應用要求的 10ms 的處理門檻，也大幅領先以高度優化 CPU 程式碼執行的 40ms。

而 NVIDIA Research 在 Transformers 的基礎上著手建構與訓練全球最大的語言模型，並導入 BERT 採用的技術元件，以及許多其他自然語言的 AI 模型。NVIDIA的客製化模型擁有 83 億個參數，數量足足比 BERT-Large 多出 24 倍。

有興趣的開發者，可參考以下連結：

NVIDIA GitHub BERT 模型的訓練程式碼與 PyTorch學習框架*
NGC模型 Scripts與 TensorFlow 的 check-points
GitHub 上針對 TensorRT 優化的BERT 範例
Faster Transformer： C++ 語言 API、TensorRT 外掛與 TensorFlow OP
MXNet Gluon-NLP 包含 AMP 對 BERT 的支援方案(訓練與推論)
AI Hub 上針對 TensorRT 優化的BERT Jupyter 軟體說明註記
Megatron-LM：用來訓練超大型 Transformer 模型的 PyTorch 程式碼

*NVIDIA BERT建置方案是熱門 Hugging Face repo程式庫的優化版本。

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