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NVIDIA GPU再創壯舉,距真正會話AI又進一步!


會話 AI 服務已經存在多年,但不論是聊天機器人,還是智能個人助理或搜索引擎,其理解能力很難達到與人類相當的水平。主要瓶頸則在于超大型AI模型的實施部署無法實現。正因如此,不論是Google、Microsoft、Facebook,還是阿里巴巴、百度等,都在模型的部署方面孜孜以求。

NVIDIA于太平洋時間8月13日宣布重大突破:BERT訓練時間實現創紀錄的53分鐘,推理時間縮短至2毫秒,并構建了迄今為止同類型中最大的語言模型,使得實時會話 AI與用戶進行互動時更為自然。

超大模型面前,GPU再證強大可擴展性

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是世界上最先進的AI語言模型之一,Google于去年發布不久就刷爆AI業界。作為一種新型的語言模型,它只需一個額外的輸出層對預訓練BERT進行微調就可以滿足各種任務,而無需再對模型進行修改,實現了在11項NLP任務上取得突破進展。

在對BERT模型進行訓練時,NVIDIA使用搭載了92臺 NVIDIA DGX-2H系統的 NVIDIA DGX SuperPOD運行該模型的大型版本,憑借1472個NVIDIA V100 GPU的強大性能,NVIDIA將BERT-Large的典型訓練時間從幾天縮短至僅僅 53 分鐘

此外,NVIDIA還在單獨一臺NVIDIA DGX-2系統上執行了BERT-Large 模型的訓練任務,用時也僅為 2.8天,充分體現了GPU在會話 AI 方面的可擴展性。

推理方面,借助于運行了NVIDIA TensorRT的NVIDIA T4 GPU,NVIDIA 執行 BERT-Base SQuAD數據集的推理任務,用時僅為2.2毫秒,遠低于許多實時應用程序所需的10毫秒處理閾值;與使用高度優化的CPU代碼時所測得的40多毫秒相比,有著顯著改進。

對此,NVIDIA 深度學習應用研究副總裁 Bryan Catanzaro 表示,“對于適用于自然語言的AI而言,大型語言模型正在為其帶來革新。NVIDIA 所取得的突破性工作成果加速了這些模型的創建,它們能夠幫助解決那些最為棘手的語言問題,讓我們距離實現真正的會話 AI 更進了一步

NVIDIA BERT推理解決方案Faster Transformer宣布開源

開發者們對于更大模型的需求正在日益增長,NVIDIA 研究團隊基于Transformer構建并訓練了世界上最大的語言模型。Transformer是BERT的技術構件,正被越來越多的其他自然語言AI模型所使用。NVIDIA定制的模型包含83億個參數是BERT-Large的24 倍

2017年12月Google在論文“Attention is All You Need”中首次提出了Transformer,將其作為一種通用高效的特征抽取器。至今,Transformer已經被多種NLP模型采用,比如BERT以及上月發布重刷其記錄的XLNet,這些模型在多項NLP任務中都有突出表現。在NLP之外,TTS、ASR等領域也在逐步采用Transformer。可以預見,Transformer這個簡潔有效的網絡結構會像CNN和RNN一樣被廣泛采用。

不過,雖然Transformer在多種場景下都有優秀表現,但是在推理部署階段,其計算性能卻受到了巨大的挑戰:以BERT為原型的多層Transformer模型,其性能常常難以滿足在線業務對于低延遲(保證服務質量)和高吞吐(考慮成本)的要求。以BERT-BASE為例,超過90%的計算時間消耗在12層Transformer的前向計算上。因此,一個高效的Transformer 前向計算方案,既可以為在線業務帶來降本增效的作用,也有利于以Transformer結構為核心的各類網絡在更多實際工業場景中落地。

NVIDIA GPU計算專家團隊針對Transformer推理提出的性能優化方案Faster Transformer宣布開源,其底層基于CUDA和cuBLAS,是一個BERT Transformer 單層前向計算的高效實現,其代碼簡潔明了,后續可以通過簡單修改支持多種Transformer結構。目前優化集中在編碼器(encoder)的前向計算(解碼器decoder開發在后續特性規劃中),能夠助力于多種BERT的應用場景。Faster Transformer對外提供C++++ API,TensorFlow OP 接口,以及TensorRT插件,并提供了相應的示例,用以支持用戶將其集成到不同的線上應用代碼中。

2021年15%的客服互動將通過AI完成

預計未來幾年,基于自然語言理解的 AI 服務將呈指數級增長。根據Juniper Research 的研究表明,在未來4年中,僅數字語音助手的數量就將有望從25 億攀升到 80 億。此外,據Gartner預計,到 2021 年,15%的客服互動都將通過AI完成,相比2017年將增長4倍。

當前,全球數以百計的開發者都使用 NVIDIA 的 AI 平臺,來推進他們自己的語言理解研究并創建新的服務。

Microsoft Bing正在通過先進的 AI 模型和計算平臺,為客戶提供更好的搜索體驗。通過與 NVIDIA 密切合作,Bing 使用 NVIDIA GPU(Azure AI 基礎設施的一部分)進一步優化了熱門自然語言模型 BERT 的推理功能,從而大幅提升了 Bing 于去年部署的排名搜索的搜索質量。與基于 CPU 的平臺相比,使用 Azure NVIDIA GPU 進行推理,延遲降低了一半,吞吐量提升了5倍。

多家初創公司(例如Clinc、Passage AI 和Recordsure等)正在使用 NVIDIA的AI平臺為銀行、汽車制造商、零售商、醫療服務提供商、旅行社和酒店等客戶構建先進的會話 AI 服務。據悉,中國市場也有相應的合作伙伴,日后將進一步公開。

會話AI才是真正意義上的人工智能的基本特征,不論是語言模型還是訓練、推理,底層技術的逐步強大,才是實現這一切的基礎。距離我們所期望的人工智能雖然還很遙遠,但技術上的每一次突破都值得記載。
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