AI的大模型時代 ≠ 只有大模型的AI時代

十三 2023-09-27 12:23:36 來源：量子位

金磊 發(fā)自 凹非寺

量子位 | 公眾號 QbitAI

什么樣的技術(shù)能經(jīng)歷時間洗禮還歷久彌新？

答案或許可以歸總為一個“三部曲”般的規(guī)律——興起、發(fā)展和大規(guī)模應(yīng)用，外加這個過程再一次演進(jìn)式的迭代。

以史為鑒，引領(lǐng)第一次工業(yè)革命的是蒸汽機(jī)，當(dāng)它演進(jìn)成為內(nèi)燃機(jī)并開始普及時，第二次工業(yè)革命的顛覆者——電能本身以及與它相關(guān)的各種設(shè)備正處于初創(chuàng)期，而在電力設(shè)備走向微電子的迭代革新時，各種燃油引擎還在持續(xù)改良和普及中。

從這個規(guī)律來看，大語言模型（簡稱LLM）出現(xiàn)后雖然霸占了所有與AI相關(guān)的關(guān)鍵詞，吸引了所有人的注意力，但這并不代表“LLM之前無AI”。

在大模型出盡風(fēng)頭的同時，此前以決策為特長的老一代機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用，以及側(cè)重感知能力的“傳統(tǒng)”深度學(xué)習(xí)應(yīng)用也沒閑著，它們正走過喧囂的青春期，步入穩(wěn)扎穩(wěn)打的實戰(zhàn)階段。

何以為證？

某芯片大廠就推出了一連串的AI實戰(zhàn)手冊，分別鎖定制造與能源、醫(yī)藥、金融、交通與物流，以及教育行業(yè)的AI實踐。

在今年更新的物流交通和醫(yī)療健康A(chǔ)I實戰(zhàn)手冊中，就記錄了很多已經(jīng)或正在落地的AI應(yīng)用，及如何將它們順利部署和充分釋放其性能加速潛力，當(dāng)然還有它們在一些耳熟能詳?shù)念^部企業(yè)深入一線的應(yīng)用實例。

所以，AI不是只有大模型。AI的大模型時代也 ≠ 只有大模型的AI時代。

成熟的AI，早就已經(jīng)上崗了

或許你還不敢相信，現(xiàn)在哪怕小小的快遞背后，都已經(jīng)有AI技術(shù)在加持了。

沒錯，而且近乎涉足了物流全流程：下單、發(fā)貨、分揀、轉(zhuǎn)運(yùn)、配送……AI現(xiàn)在統(tǒng)統(tǒng)都要“管一管”。

以經(jīng)典的OCR（光學(xué)字符識別）技術(shù)為例，它在物流“技術(shù)界”的地位可謂是舉足輕重，大幅提高了工作效率。

比如發(fā)貨時的寄件人填報地址、身份信息，電商倉庫核對出貨的貨品信息，都可以借助OCR，“啪地一下”，實現(xiàn)一鍵錄入。

隨著AI技術(shù)的愈發(fā)完善和應(yīng)用的加深，這種速度做到了“沒有最快只有更快”。

我們熟知的韻達(dá)快遞就是如此，在三段碼OCR識別過程中，它原本希望AI能將OCR識別的準(zhǔn)確率達(dá)到95%。

結(jié)果現(xiàn)在的AI卻給韻達(dá)“上了一課”，不僅準(zhǔn)確率直接飆到接近98%，甚至?xí)r間也給“打了下去”：從130ms降至114ms。

而且OCR識別還僅僅是AI涉足物流行業(yè)的小小一隅，一張圖來看感受下它現(xiàn)在所起到的power：

嗯，AI如此all in，怪不得國內(nèi)物流的速度都要起飛了呢。

不過朋友，這還僅僅是AI加速千行百業(yè)的一個案例，其實我們現(xiàn)在每天的出行，同樣也是充斥著AI的“味道”。

例如AI視頻分析技術(shù)，可以針對高速公路上的路況做到實時地分析。

不論是車流流量監(jiān)控、車輛車牌識別，亦或是事故預(yù)警等等，AI可謂是將一切盡收眼底。

如此一來，便可以有效且精準(zhǔn)地對路面狀況做到把控。

再如機(jī)場，在AI技術(shù)加持下的攝像頭，也可以細(xì)粒度識別航空器、車輛、人員，以及違邊等情況，這樣便對飛行區(qū)域的安全提供了一定的保障。

……

從以上幾個小小用例中不難看出，“成熟”的AI，或者說幾年前那些當(dāng)紅明星類的AI應(yīng)用看似風(fēng)光不在，但它們實則已深入到我們生活中的方方面面，并且主打的就是一個“節(jié)支增效”。

那么如此“節(jié)支增效”背后，到底是怎么做到的？

不賣關(guān)子，直接上答案——

提供幫助的正是英特爾的平臺，特別是至強(qiáng)?? 可擴(kuò)展處理器。同樣，我們前文所指的某芯片大廠也是英特爾，給出多個行業(yè)AI實戰(zhàn)手冊的還是它。

但解鎖如此能力的，可不僅僅是一顆CPU這么簡單，而是有英特爾軟件層面上的優(yōu)化加成；換言之，就是“軟硬一體”后的結(jié)果。

簡單歸結(jié)：至強(qiáng)?? 可擴(kuò)展處理器及其內(nèi)置的AI加速器，以及OpenVINO?? ，oneAPI等一系列AI框架和優(yōu)化軟件打輔助。

當(dāng)前影響AI應(yīng)用性能的要素?zé)o非兩個：算力和數(shù)據(jù)訪問速度。

目前最新的第四代至強(qiáng)?? 可擴(kuò)展處理器的單顆CPU核數(shù)已經(jīng)增長到最高60核。而在數(shù)據(jù)訪問速度上，各級緩存大小、內(nèi)存通道數(shù)、內(nèi)存訪問速度等都有一定程度的優(yōu)化，另外在CPU Max系列中還集成了HBM高帶寬內(nèi)存技術(shù)。

此外，在CPU指令集上也做了優(yōu)化，內(nèi)置了英特爾?? 高級矩陣擴(kuò)展（英特爾?? AMX）等硬件加速器，負(fù)責(zé)矩陣計算，加速深度學(xué)習(xí)工作負(fù)載，堪稱CPU加速AI應(yīng)用的C位。

它有點(diǎn)類似于GPU里的張量核心（Tensor Core）。

AMX由兩部分組成，一部分是1kb大小的2D寄存器文件，另一部分是TMUL模塊，用來執(zhí)行矩陣乘法指令。它可同時支持INT8和BF16數(shù)據(jù)類型，且BF16相較于FP32計算性能更優(yōu)。

有了AMX指令集加持，性能比前一代至強(qiáng)?? 可擴(kuò)展處理器內(nèi)置的矢量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)指令集VNNI提升達(dá)8倍，甚至更高。

除了核心硬件平臺外，實際情況中幫助這些行業(yè)實戰(zhàn)AI應(yīng)用落地的，還有一系列英特爾“親生”但不“私享”的AI軟件工具。

例如前面提到的OCR加速就離不開OpenVINO???的優(yōu)化，它刪減了很多訓(xùn)練部分所需的冗余計算，主要支持推理部分。

而且也是專門針對英特爾硬件打造的優(yōu)化框架，只需5行代碼就可以完成原有框架的替換。

用戶可以針對不同業(yè)務(wù)場景，來優(yōu)化OpenVINO?? 運(yùn)行參數(shù)。

這樣一套軟硬件組合拳打下來，英特爾不僅充分釋放了CPU計算潛力，而且在實際的推理場景中也實現(xiàn)了近乎GPU的性能，同時還有成本低、門檻低、易上手等附加優(yōu)勢。

然而，這些僅僅是已經(jīng)成熟上崗的AI技術(shù)在英特爾?? 平臺得到的優(yōu)化，英特爾的能力還遠(yuǎn)不止如此。

這就要說回大模型了。

當(dāng)紅大模型，也在被加速

目前大語言模型正被全球各大科技公司競相追逐，畢竟現(xiàn)在科技圈都將它視為未來發(fā)展的趨勢所在。

雖然相比那些成熟的AI技術(shù)和應(yīng)用，它距大規(guī)模落地還有段距離，但其技術(shù)領(lǐng)先性不容置疑，乃至“老一輩”的AI應(yīng)用也有望在與它結(jié)合，或被它改造后重?zé)ㄐ律?/p>

英特爾作為基礎(chǔ)算力輸出者和應(yīng)用性能加速器，同樣在這場你追我趕的競技場中未雨綢繆，早有布局。

首先，大模型再先進(jìn)，也需要有更多人用上它，才可充分變現(xiàn)其價值。要想“玩轉(zhuǎn)”它，在其龐大的體量面前，成本便是一個老大難的問題。

因此，英特爾就祭出了一款增強(qiáng)型的“減（量）重（化）神（工）器（具）”，可以讓一個十億參數(shù)的大語言模型瘦身3/4，增強(qiáng)其準(zhǔn)確性，還能有效地提升大模型在英特爾?? 平臺上的推理性能。

具體而言，所用到的是SmoothQuant技術(shù)，英特爾將其適配到自己的平臺，并實現(xiàn)其增強(qiáng)。此方法已經(jīng)整合至英特爾?? Neural Compressor。這是一個包含量化、剪枝（稀疏性）、蒸餾（知識提煉）和神經(jīng)架構(gòu)搜索等多種常用模型壓縮技術(shù)的開源Python庫，它已經(jīng)支持多款英特爾?? 架構(gòu)的硬件，并且已經(jīng)兼容TensorFlow、PyTorch、ONNX Runtime 和MXNet等主流框架。

其次，在硬件層面上，英特爾也有所發(fā)力。

例如最近大火的ChatGLM-6B，其借助第四代至強(qiáng)?? 可擴(kuò)展處理器內(nèi)置的英特爾?? AMX，讓模型微調(diào)計算速度得以大幅提升；利用至強(qiáng)?? CPU Max系列處理器集成的HBM，滿足大模型微調(diào)所需的大內(nèi)存帶寬。

除了CPU，英特爾還有專用的深度學(xué)習(xí)加速芯片Habana???Gaudi??2?，其能在單個服務(wù)器內(nèi)部署8張加速卡（稱為Habana處理單元，即Habana Processing Unit，簡稱為HPU），每張卡內(nèi)存高達(dá)96 GB，可提供足夠的空間來容納大模型。

因此即使是BLOOMZ這樣擁有1760億參數(shù)的千億級大語言模型，經(jīng)英特爾優(yōu)化后也能將性能時延控制在3.7秒。對于參數(shù)量為70億的較小模型BLOOMZ-7B，在Gaudi??2的單設(shè)備時延約為第一代Gaudi?? 的37.21%；而當(dāng)設(shè)備數(shù)量都增加為8后，這一百分比進(jìn)一步下降至約24.33%。

而后在軟件層面上，針對像ChatGLM這樣大受歡迎的大語言模型，英特爾還可以通過為其創(chuàng)建 OpenVINO? stateful模型來實現(xiàn)優(yōu)化：壓縮權(quán)重以降低內(nèi)存帶寬使用率，提升推理速度。

這便是英特爾“軟硬一體”打法在大模型應(yīng)用上的直接體現(xiàn)了。而且硬件還不再僅限于CPU，更是有可在訓(xùn)練和推理性能上都可與GPU比肩，在性價比上饞哭大家的Gaudi?? 。

最后在安全方面，英特爾也是做到了“魚與熊掌兼得”：基于英特爾?? SGX/TDX的可信執(zhí)行環(huán)境（TEE）可為大模型提供更安全的運(yùn)行環(huán)境，還不需要拿性能做交換。

這便是英特爾在AI大模型時代中的“加速之道”了。

還會帶來怎樣的變革？

縱觀AI技術(shù)的發(fā)展之路，不難發(fā)現(xiàn)英特爾在其中履行著一條非常清晰的準(zhǔn)則——用起來才是硬道理。甚至只在數(shù)據(jù)中心和邊緣中用都不夠，最好每個人的每臺電腦，每個信息終端設(shè)備都有獨(dú)立加速AI應(yīng)用的能力才能“芯”滿意足。

因此英特爾已將創(chuàng)新使命調(diào)整為：在各種硬件產(chǎn)品中加入AI能力，并通過開放、多架構(gòu)的軟件解決方案，推動AI應(yīng)用的普及，促進(jìn)“芯經(jīng)濟(jì)”的崛起。

英特爾的“加速之道”不僅是讓技術(shù)更快落地和普及，更是要以用促用，以用促新，以用促變，為下一世代的技術(shù)變革埋下伏筆。

那么英特爾這條路上是否有一個終極目標(biāo)？

或許正如Intel Innovation 2023上不斷重復(fù)和強(qiáng)調(diào)的：

讓AI無處不在(AI Everywhere)。