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Intel 在人工智能领域

news 来源：原创 2024/9/20 11:41:54

Intel 在人工智能领域确实一直在快速前进，特别是在开源方面做了许多贡献，推动了多个平台和工具的发展，尤其是对NVIDIA之外的矩阵计算能力的深耕。

Intel在AI发展中的战略

CPU上的AI优化：
- Intel 一直以来通过增强其 CPU 产品线，如 Xeon 系列，在数据中心和边缘端为大模型的推理和训练提供支持。Intel 通过优化编译器和库（如 oneDNN 和 MKL-DNN）来加速 AI 推理。同时，Intel Deep Learning Boost (DL Boost) 技术通过硬件支持（如 VNNI 指令集）大幅提升了 AI 计算性能。
- Intel 的 Neural Compressor 工具也被广泛应用于对深度学习模型进行自动化量化、剪枝等操作，使得大模型能够更加高效地运行在 CPU 上。
NPU上的大模型智能：
- Intel 推出了 Gaudi 加速器（通过收购 Habana Labs），这是针对深度学习的大规模训练和推理的专用加速器，特别是为需要高效处理矩阵计算的大型语言模型设计的。它们在 FP32、FP16 以及 BF16 这类精度下表现尤为突出。与传统 GPU 相比，Gaudi 更具功耗优势和数据处理效率，在大模型的训练中展现了极高的性能。
- Gaudi 已经集成在一些开源框架中，如 TensorFlow 和 PyTorch，并且Intel还为此开发了特定的优化库和编译器，进一步提升模型性能。
XPU上的大模型智能：
- Intel 推出了其 XPU 架构的概念，即一套能够统一调度多种异构计算单元（包括 CPU、GPU、FPGA 和 AI 专用加速器）的架构。Intel 的 XPU 不仅涵盖了通用计算，还融合了各种加速技术，例如用于矩阵运算的 Intel ARC GPU 和 PVC（Ponte Vecchio）GPU，这些 GPU 专注于高性能计算和 AI 模型的加速。
- OneAPI 是 Intel 为实现 XPU 统一计算体验而推出的开源框架，它简化了在异构计算环境下进行编程的复杂度，使得开发者能够在不同的硬件平台（CPU、GPU、FPGA、AI加速器等）上轻松切换，并获得一致的高效性能。

Intel的开源贡献

Intel 始终秉持着开源的理念，推动 AI 社区的共同进步。除了上述硬件优化外，Intel 还积极参与了多个开源项目的开发，如：

OpenVINO：一个深度学习优化工具，旨在将训练好的 AI 模型进行推理优化，支持在 Intel CPU、GPU、FPGA 和 NPU 上运行。
Intel Extension for Transformers：提供了对 Huggingface Transformers 库的优化，特别是对大型语言模型的量化和加速支持。
https://github.com/intel/xFasterTransformer
在 Intel 的 XPU 架构中，加入 xFasterTransformer 将进一步优化大模型智能的推理和训练效率，特别是在多种硬件架构上的部署和加速方面。xFasterTransformer 是一种高度优化的推理引擎，专门用于加速大型语言模型和生成式 AI 模型的推理，通常以 Transformer 架构为基础。

加入 xFasterTransformer 的意义

跨硬件优化：
xFasterTransformer 能够优化模型在 Intel 的多种硬件架构（CPU、GPU、NPU 等）上的运行性能，尤其是在异构计算环境下。通过结合 OneAPI 框架，xFasterTransformer 可以有效利用不同计算单元的优势，比如在 XPU 上实现不同运算的动态调度，提供跨 CPU、GPU 和 AI 加速器的统一高效体验。
Transformer 推理优化：
xFasterTransformer 专注于 Transformer 模型的推理优化。它通过减少计算冗余、批量处理和减少内存带宽占用，能大幅降低推理延迟，提高推理吞吐量。这对处理大规模模型（如 GPT、BERT 等）尤其重要。
高效的并行计算：
xFasterTransformer 支持多 GPU 并行计算，并能够在 Gaudi 加速器和 PVC（Ponte Vecchio）等异构计算单元上高效运行。通过并行化计算，它可以显著提高模型的推理速度，尤其是在超大规模模型（如 ChatGPT、BLOOM）部署的场景中。
开源与社区贡献：
xFasterTransformer 是一个开源项目，Intel 可以通过将其与 OneAPI、OpenVINO 和 Neural Compressor 等现有工具结合，推动其在 XPU 上的应用。xFasterTransformer 的开源特性也与 Intel 的整体开源战略高度契合，能够吸引更多开发者参与，并促进 AI 社区的共同进步。
对大模型量化的支持：
xFasterTransformer 在支持量化（如 INT8、FP16 等）和剪枝等技术方面表现优秀。结合 Intel 的硬件优化和 Neural Compressor 工具，用户可以更高效地对模型进行量化处理，从而降低计算和内存需求，特别是在资源受限的设备上实现大模型的推理。

xFasterTransformer 在 XPU 中的集成流程

代码适配：通过 OneAPI 和 xFasterTransformer 的 API，可以让 Transformer 模型在 CPU、GPU、Gaudi 或 PVC 等硬件平台上高效运行。特别是在基于 Transformer 架构的大模型上，它将充分发挥 Intel 硬件的矩阵计算能力。
模型优化与部署：通过 OpenVINO 等工具对模型进行推理优化，然后使用 xFasterTransformer 进行推理加速，最后结合 OneAPI 进行跨硬件调度和部署。
性能提升：通过使用 xFasterTransformer，可以有效减少推理时的延迟，并提升吞吐量，特别是在处理大规模推理任务时，如自然语言处理、生成式模型推理等。

总结

将 xFasterTransformer 引入 Intel 的 XPU 架构能够显著提升 Transformer 类大模型的推理性能，并为异构计算环境中的模型部署提供更加灵活、高效的解决方案。这种集成将使得 Intel 能够更好地在 AI 领域与 NVIDIA 等公司竞争，特别是在高效推理和模型优化方面。