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英特尔宣布MLPerf测试结果验证Habana Gaudi2性能稳超英伟达A100

【TechWeb】7月4日消息,英特尔宣布Habana Gaudi2深度学习处理器在MLPerf行业测试中表现优于英伟达A100提交的AI训练时间,结果突显了5月在英特尔On产业创新峰会上发布的Gaudi2处理器在视觉(ResNet-50)和语言(BERT)模型上训练时间的优势。

英特尔公司执行副 总裁兼数据中心与人工智能事业部总经理 Sandra Rivera表示:“非常高兴能与大家分享Gaudi 2在MLPerf基准测试中的出色表现,我也为英特尔团队在产品发布仅一个月取得的成就感到自豪。我们相信,在视觉和语言模型中提供领先的性能能够为客户带来价值,有助于加速其AI深度学习解决方案。”

借助Habana Labs的Gaudi平台,英特尔数据中心团队能够专注于深度学习处理器技术,让数据科学家和机器学习工程师得以高效地进行模型训练,并通过简单的代码实现新模型构建或现有模型迁移,提高工作效率的同时降低运营成本。

Habana Gaudi2处理器在缩短训练时间(TTT)方面相较第一代Gaudi有了显著提升。Habana Labs于2022年5月提交的Gaudi2处理器在视觉和语言模型训练时间上已超越英伟达A100-80G的MLPerf测试结果。其中,针对视觉模型ResNet-50,Gaudi2处理器的TTT结果相较英伟达A100-80GB缩短了36%,相较戴尔提交的同样针对ResNet-50和BERT模型、采用8个加速器的A100-40GB服务器,Gaudi2的TTT测试结果则缩短了45%。

MLCommons发布的数据,2022年6月。https://mlcommons.org/en/training-normal-20/

相比于第一代Gaudi处理器,Gaudi2在ResNet-50模型的训练吞吐量提高了3倍,BERT模型的训练吞吐量提高了4.7倍。这些归因于制程工艺从16纳米提升至7纳米、Tensor处理器内核数量增加了三倍、增加GEMM引擎算力、封装的高带宽存储容量提升了三倍、SRAM带宽提升以及容量增加一倍。对于视觉处理模型的训练,Gaudi2处理器集成了媒体处理引擎,能够独立完成包括AI训练所需的数据增强和压缩图像的预处理。

两代Gaudi处理器的性能都是在没有特殊软件操作的情况下通过Habana客户开箱即用的商业软件栈实现的。

通过商用软件所提供的开箱即用性能,在Habana 8个GPU服务器与HLS-Gaudi2参考服务器上进行测试比对。其中,训练吞吐量来自于NGC和Habana公共库的TensorFlow docker,采用双方推荐的最佳性能参数在混合精度训练模式下进行测量。值得注意的是,吞吐量是影响最终训练时间收敛的关键因素。

图形测试配置详见文末说明部分。

图形测试配置详见文末说明部分。

除了Gaudi2在MLPerf测试中的卓越表现,第一代Gaudi在128个加速器和256个加速器的ResNet基准测试中展现了强大的性能和令人印象深刻的近线性扩展,支持客户高效系统扩展。

Habana Labs首席运营官Eitan Medina表示:“我们最新的MLPerf测试结果证明Gaudi2在训练性能方面显著优势。我们将持续深度学习训练架构和软件创新,打造最具性价比的AI训练解决方案。”

说明:

ResNet-50性能对比中使用的测试配置

A100-80GB:Habana于2022年4月在Azure实例Standard_ND96amsr_A100_v4上进行测量,使用了一个A100-80GB,其中应用了NGC的TF docker 22.03-tf2-py3(optimizer=sgd, BS=256)

A100-40GB:Habana于2022年4月在DGX-A100上进行测量,使用了一个A100-40GB,其中应用了NGC的TF docker 22.03-tf2-py3(optimizer=sgd, BS=256)

V100-32GB¬:Habana于2022年4月在p3dn.24xlarge上进行测量,使用了一个V100-32GB,其中应用了NGC的TF docker 22.03-tf2-py3(optimizer=sgd, BS=256)

Gaudi2:Habana于2022年5月在Gaudi2-HLS系统上进行测量,使用了一个Gaudi2,其中应用了SynapseAI TF docker 1.5.0(BS=256)

结果可能有所不同。

BERT性能对比中使用的测试配置

A100-80GB:Habana于2022年4月在Azure实例Standard_ND96amsr_A100_v4上进行测试,使用了一个A100-80GB,包含NGC的TF docker 22.03-tf2-py3(Phase-1:Seq len=128,BS=312,accu steps=256;Phase-2:seq len=512,BS=40,accu steps=768) 

A100-40GB:Habana于2022年4月在DGX-A100上进行测试,使用了一个A100-40GB,包含NGC的TF docker 22.03-tf2-py3(Phase-1:Seq len=128,BS=64,accu steps=1024;Phase-2:seq len=512,BS=16,accu steps=2048)

V100-32GB:Habana于2022年4月在上p3dn.24xlarge进行测试,使用了一个V100-32GB,包含NGC的TF docker 21.12-tf2-py3(Phase-1:Seq len=128,BS=64,accu steps=1024;Phase-2:seq len=512,BS=8,accu steps=4096)

Gaudi2:Habana于2022年5月在上Gaudi2-HLS进行测试,使用了一个Gaudi2,包含SynapseAI TF docker 1.5.0(Phase-1:Seq len=128,BS=64,accu steps=1024;Phase-2:seq len=512,BS=16,accu steps=2048)

结果可能有所不同。

标签: 英特尔

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