英特爾廣泛的AI硬件組合及開放的軟件環(huán)境，為Meta發(fā)布的Llama 2模型提供了極具競爭力的選擇，進一步助力大語言模型的普及，推動AI發(fā)展惠及各行各業(yè)。

大語言模型（LLM）在生成文本、總結(jié)和翻譯內(nèi)容、回答問題、參與對話以及執(zhí)行復雜任務（如解決數(shù)學問題或推理）方面表現(xiàn)出的卓越能力，使其成為最有希望規(guī)模化造福社會的AI技術(shù)之一。大語言模型有望解鎖更豐富的創(chuàng)意和洞察，并激發(fā)AI社區(qū)推進技術(shù)發(fā)展的熱情。

Llama 2旨在幫助開發(fā)者、研究人員和組織構(gòu)建基于生成式AI的工具和體驗。Meta發(fā)布了多個Llama 2的預訓練和微調(diào)版本，擁有70億、130億和700億三種參數(shù)。通過Llama 2，Meta在公司的各個微調(diào)模型中采用了三項以安全為導向的核心技術(shù)：安全的有監(jiān)督微調(diào)、安全的目標文本提取以及安全的人類反饋強化學習（RLHF）。這些技術(shù)相結(jié)合，使Meta得以提高安全性能。隨著越來越廣泛的使用，人們將能夠以透明、公開的方式不斷識別并降低生成有害內(nèi)容的風險。

英特爾致力于通過提供廣泛的硬件選擇和開放的軟件環(huán)境，推動AI的發(fā)展與普及。英特爾提供了一系列AI解決方案，為AI社區(qū)開發(fā)和運行Llama 2等模型提供了極具競爭力和極具吸引力的選擇。英特爾豐富的AI硬件產(chǎn)品組合與優(yōu)化開放的軟件相結(jié)合，為應對算力挑戰(zhàn)提供了可行的方案。

“

英特爾提供了滿足模型的開發(fā)和部署的AI優(yōu)化軟件。開放生態(tài)系統(tǒng)是英特爾得天獨厚的戰(zhàn)略優(yōu)勢，在AI領(lǐng)域亦是如此。我們致力于培育一個充滿活力的開放生態(tài)系統(tǒng)來推動AI創(chuàng)新，其安全、可追溯、負責任以及遵循道德，這對整個行業(yè)至關(guān)重要。此次發(fā)布的大模型進一步彰顯了我們的核心價值觀——開放，為開發(fā)人員提供了一個值得信賴的選擇。Llama 2模型的發(fā)布是我們行業(yè)向開放式AI發(fā)展轉(zhuǎn)型邁出的重要一步，即以公開透明的方式推動創(chuàng)新并助力其蓬勃發(fā)展。

--李煒

英特爾軟件與先進技術(shù)副總裁

兼人工智能和分析部門總經(jīng)理

-- Melissa Evers

英特爾軟件與先進技術(shù)副總裁

兼執(zhí)行戰(zhàn)略部總經(jīng)理

”

在Llama 2發(fā)布之際，我們很高興地分享70億和130億參數(shù)模型的初始推理性能測試結(jié)果。這些模型在英特爾AI產(chǎn)品組合上運行，包括HabanaGaudi2 深度學習加速器、第四代英特爾至強可擴展處理器、英特爾至強CPU Max系列和英特爾數(shù)據(jù)中心GPU Max系列。我們在本文中分享的性能指標是我們當前軟件提供的“開箱即用”的性能，并有望在未來的軟件中進一步提升。我們還支持700億參數(shù)模型，并將很快分享最新相關(guān)信息。

HabanaGaudi2 深度學習加速器

Habana Gaudi2旨在為用戶提供高性能、高能效的訓練與推理，尤其適用于諸如Llama和Llama 2的大語言模型。Gaudi2加速器具備96GB HBM2E的內(nèi)存容量，可滿足大語言模型的內(nèi)存需求并提高推理性能。Gaudi2配備HabanaSynapseAI軟件套件，該套件集成了對PyTorch和DeepSpeed的支持，以用于大語言模型的訓練和推理。此外，SynapseAI近期開始支持HPU Graphs和DeepSpeed推理，專門針對時延敏感度高的推理應用。Gaudi2還將進行進一步的軟件優(yōu)化，包括計劃在2023年第三季度支持FP8數(shù)據(jù)類型。此優(yōu)化預計將在執(zhí)行大語言模型時大幅提高性能、吞吐量，并有效降低延遲。

大語言模型的性能需要靈活敏捷的可擴展性，來突破服務器內(nèi)以及跨節(jié)點間的網(wǎng)絡(luò)瓶頸。每張Gaudi2芯片集成了21個100Gbps以太網(wǎng)接口，21個接口專用于連接服務器內(nèi)的8顆Gaudi2，該網(wǎng)絡(luò)配置有助于提升服務器內(nèi)外的擴展性能。

在近期發(fā)布的MLPerf基準測試中，Gaudi2在大語言模型上展現(xiàn)了出色的訓練性能，包括在384個Gaudi2加速器上訓練1750億參數(shù)的GPT-3模型所展現(xiàn)的結(jié)果。Gaudi2經(jīng)過驗證的高性能使其成為Llama和Llama 2模型訓練和推理的高能效解決方案。

圖1顯示了70億參數(shù)和130億參數(shù)Llama 2模型的推理性能。模型分別在一臺Habana Gaudi2設(shè)備上運行，batch size=1，輸出token長度256，輸入token長度不定，使用BF16精度。報告的性能指標為每個token的延遲（不含第一個）。該測試使用optimum-habana文本生成腳本在Llama模型上運行推理。optimum-habana庫能夠幫助簡化在Gaudi加速器上部署此類模型的流程，僅需極少的代碼更改即可實現(xiàn)。如圖1所示，對于128至2000輸入token，在70億參數(shù)模型上Gaudi2的推理延遲范圍為每token 9.0-12.2毫秒，而對于130億參數(shù)模型，范圍為每token 15.5-20.4毫秒¹。

圖1基于Habana Gaudi2，70億和130億參數(shù)Llama 2模型的推理性能

若想訪問Gaudi2，可按照此處（https://developer.habana.ai/intel-developer-cloud/）在英特爾開發(fā)者云平臺上注冊一個實例，或聯(lián)系超微（Supermicro）了解Gaudi2服務器基礎(chǔ)設(shè)施。

英特爾至強可擴展處理器

第四代英特爾至強可擴展處理器是一款通用計算處理器，具有英特爾高級矩陣擴展（英特爾AMX）的AI加速功能。具體而言，該處理器的每個核心內(nèi)置了BF16和INT8通用矩陣乘（GEMM）加速器，以加速深度學習訓練和推理工作負載。此外，英特爾至強CPU Max系列，每顆CPU提供64GB的高帶寬內(nèi)存（HBM2E），兩顆共128GB，由于大語言模型的工作負載通常受到內(nèi)存帶寬的限制，因此，該性能對于大模型來說極為重要。

目前，針對英特爾至強處理器的軟件優(yōu)化已升級到深度學習框架中，并可用于PyTorch*、TensorFlow*、DeepSpeed*和其它AI庫的默認發(fā)行版。英特爾主導了torch.compile CPU后端的開發(fā)和優(yōu)化，這是PyTorch 2.0的旗艦功能。與此同時，英特爾還提供英特爾PyTorch擴展包*（IntelExtension for PyTorch*），旨在PyTorch官方發(fā)行版之前，盡早、及時地為客戶提供英特爾CPU的優(yōu)化。

第四代英特爾至強可擴展處理器擁有更高的內(nèi)存容量，支持在單個插槽內(nèi)實現(xiàn)適用于對話式AI和文本摘要應用的、低延遲的大語言模型執(zhí)行。對于BF16和INT8，該結(jié)果展示了單個插槽內(nèi)執(zhí)行1個模型時的延遲。英特爾PyTorch擴展包*支持SmoothQuant，以確保INT8精度模型具有良好的準確度。

考慮到大語言模型應用需要以足夠快的速度生成token，以滿足讀者較快的閱讀速度，我們選擇token延遲，即生成每個token所需的時間作為主要的性能指標，并以快速人類讀者的閱讀速度（約為每個token 100毫秒）作為參考。如圖2、3所示，對于70億參數(shù)的Llama2 BF16模型和130億參數(shù)的Llama 2 INT8模型，第四代英特爾至強單插槽的延遲均低于100毫秒²。

得益于更高的HBM2E帶寬，英特爾至強CPU Max系列為以上兩個模型提供了更低的延遲。而憑借英特爾AMX加速器，用戶可以通過更高的批量尺寸（batch size）來提高吞吐量。

圖2 基于英特爾至強可擴展處理器，70億參數(shù)和130億參數(shù)Llama 2模型（BFloat16）的推理性能

圖3 基于英特爾至強可擴展處理器，70億參數(shù)和130億參數(shù)Llama 2模型（INT8）的推理性能

對于70億和130億參數(shù)的模型，每個第四代至強插槽可提供低于100毫秒的延遲。用戶可以分別在兩個插槽上同時運行兩個并行實例，從而獲得更高的吞吐量，并獨立地服務客戶端。亦或者，用戶可以通過英特爾PyTorch擴展包*和DeepSpeed* CPU，使用張量并行的方式在兩個第四代至強插槽上運行推理，從而進一步降低延遲或支持更大的模型。

關(guān)于在至強平臺上運行大語言模型和Llama 2，開發(fā)者可以點擊此處（https://intel.github.io/intel-extension-for-pytorch/llm/cpu/）了解更多詳細信息。第四代英特爾至強可擴展處理器的云實例可在AWS和Microsoft Azure上預覽，目前已在谷歌云平臺和阿里云全面上線。英特爾將持續(xù)在PyTorch*和DeepSpeed*進行軟件優(yōu)化，以進一步加速Llama 2和其它大語言模型。

英特爾數(shù)據(jù)中心GPU Max系列

英特爾數(shù)據(jù)中心GPU Max系列提供并行計算、科學計算和適用于科學計算的AI加速。作為英特爾性能最為出色、密度最高的獨立顯卡，英特爾數(shù)據(jù)中心GPU Max系列產(chǎn)品中封裝超過1000億個晶體管，并包含多達128個Xe內(nèi)核，Xe是英特爾GPU的計算構(gòu)建模塊。

英特爾數(shù)據(jù)中心GPU Max系列旨在為AI和科學計算中使用的數(shù)據(jù)密集型計算模型提供突破性的性能，包括：

●408 MB基于獨立SRAM技術(shù)的L2緩存、64MB L1緩存以及高達128GB的高帶寬內(nèi)存（HBM2E）。

●AI增強型的Xe英特爾矩陣擴展（英特爾XMX）搭載脈動陣列，在單臺設(shè)備中可實現(xiàn)矢量和矩陣功能。

英特爾Max系列產(chǎn)品統(tǒng)一支持oneAPI，并基于此實現(xiàn)通用、開放、基于標準的編程模型，釋放生產(chǎn)力和性能。英特爾oneAPI工具包括高級編譯器、庫、分析工具和代碼遷移工具，可使用SYCL輕松將CUDA代碼遷移到開放的C++。

英特爾數(shù)據(jù)中心Max系列GPU通過當今框架的開源擴展來實現(xiàn)軟件支持和優(yōu)化，例如面向PyTorch*的英特爾擴展、面向TensorFlow*的英特爾擴展和面向DeepSpeed*的英特爾擴展。通過將這些擴展與上游框架版本一起使用，用戶將能夠在機器學習工作流中實現(xiàn)快速整合。

我們在一個600瓦OAM形態(tài)的GPU上評估了Llama 2的70億參數(shù)模型和Llama 2的130億參數(shù)模型推理性能，這個GPU上封裝了兩個tile，而我們只使用其中一個tile來運行推理。圖4顯示，對于輸入長度為32到2000的token，英特爾數(shù)據(jù)中心GPU Max系列的一個tile可以為70億參數(shù)模型的推理提供低于20毫秒的單token延遲，130億參數(shù)模型的單token延遲為29.2-33.8毫秒³。因為該GPU上封裝了兩個tile，用戶可以同時并行運行兩個獨立的實例，每個tile上運行一個，以獲得更高的吞吐量并獨立地服務客戶端。

圖4英特爾數(shù)據(jù)中心GPUMax1550上的Llama2的70億和130億參數(shù)模型的推理性能

關(guān)于在英特爾GPU平臺上運行大語言模型和Llama 2，可以點擊此處（https://intel.github.io/intel-extension-for-pytorch/llm/xpu/）獲取詳細信息。目前英特爾開發(fā)者云平臺上已發(fā)布英特爾GPU Max云實例測試版。

英特爾平臺上的大語言模型微調(diào)

除了推理之外，英特爾一直在積極地推進微調(diào)加速，通過向Hugging Face Transformers、PEFT、Accelerate和Optimum庫提供優(yōu)化，并在面向Transformers的英特爾擴展中提供參考工作流。這些工作流支持在相關(guān)英特爾平臺上高效地部署典型的大語言模型任務，如文本生成、代碼生成、完成和摘要。

總結(jié)

上述內(nèi)容介紹了在英特爾AI硬件產(chǎn)品組合上運行Llama 2的70億和130億參數(shù)模型推理性能的初始評估，包括Habana Gaudi2深度學習加速器、第四代英特爾至強可擴展處理器、英特爾至強CPU Max系列和英特爾數(shù)據(jù)中心GPU Max系列。我們將繼續(xù)通過軟件發(fā)布提供優(yōu)化，后續(xù)會再分享更多關(guān)于大語言模型和更大的Llama 2模型的評估。

參考資料

Intel / intel-extension-for-pytorch：一個用于擴展官方PyTorch的PyTorch軟件包，可以輕松地獲取英特爾平臺的性能（github.com）

使用英特爾神經(jīng)壓縮器進行模型壓縮：huggingface/optimum-habana：在Habana Gaudi處理器（HPU）上輕松地極速訓練Transformers（github.com）

面向英特爾數(shù)據(jù)中心GPU Max系列的開發(fā)工具

Meta Llama2論文：https://ai.meta.com/research/publications/llama-2-open-foundation-and-fine-tuned-chat-models/

Meta Llama2博客：https://ai.meta.com/llama/

產(chǎn)品和性能信息

¹HabanaGaudi2深度學習加速器：所有測量使用了一臺HLS2 Gaudi2服務器上的Habana SynapseAI 1.10版和optimum-habana 1.6版，該服務器具有八個Habana Gaudi2 HL-225H Mezzanine卡和兩個英特爾至強白金8380 CPU^@2.30GHz以及1TB系統(tǒng)內(nèi)存。2023年7月進行測量。

²第四代英特爾至強可擴展處理器

·第四代英特爾至強8480：第四代英特爾至強白金8480+2插槽系統(tǒng)，112核/224線程，啟用睿頻，啟用超線程，內(nèi)存：16x32GB DDR5 4800MT/s，存儲：953.9GB；操作系統(tǒng)：CentOS Stream 8；內(nèi)核：5.15.0-spr.bkc.pc.16.4.24.x86_64；批處理大小：1；在1個插槽上測量：1；PyTorch nightly build0711；IntelExtensions for PyTorch* tag v2.1.0.dev+cpu.llm；模型：Llama 2 70億和Llama 2 130億參數(shù)；數(shù)據(jù)集LAMBADA；令牌長度：32/128/1024/2016（in），32（out）；Beam Width 4；精度：BF16和INT8；英特爾在2023年7月12日測試。

·英特爾至強Max 9480：英特爾至強Max 9480 2插槽系統(tǒng)，112核/224線程，啟用睿頻，啟用超線程，內(nèi)存：16x64GB DDR5 4800MT/s；8x16GB HBM2 3200 MT/s，存儲：1.8TB；操作系統(tǒng)：CentOS Stream 8；內(nèi)核：5.19.0-0812.intel_next.1.x86_64+server；批處理大小：1；在1個插槽上測量；PyTorch nightly build0711；IntelExtensions for PyTorch* llm_feature_branch；模型：Llama 2 70億和Llama 2 130億參數(shù)，數(shù)據(jù)集LAMBADA；令牌長度：32/128/1024/2016（in），32（out）；Beam Width 4；精度：BF16和INT8；英特爾在2023年7月12日測試。

³英特爾數(shù)據(jù)中心GPU Max系列：1節(jié)點，2個英特爾至強白金8480+，56核，啟用超線程，啟用睿頻，NUMA 2，總內(nèi)存1024GB（16x64GB DDR5 4800 MT/s [4800 MT/s]），BIOS：SE5C7411.86B.9525.D19.2303151347，微代碼0x2b0001b0，1個用于10GBASE-T的以太網(wǎng)控制器X710，1個1.8T WDC WDS200T2B0B，1個931.5G英特爾SSDPELKX010T8，Ubuntu 22.04.2 LTS，5.15.0-76-generic，4個英特爾數(shù)據(jù)中心GPU Max 1550（僅使用單個OAM GPU卡的一個區(qū)塊測量），IFWI PVC 2_1.23166，agama驅(qū)動程序：agama-ci-devel-627.7，英特爾oneAPI基礎(chǔ)工具包2023.1，PyTorch* 2.0.1 + IntelExtension for PyTorch* v2.0.110+xpu（dev/LLM分支），AMC固件版本：6.5.0.0，模型：Meta AI Llama 2 70億和Llama 2 130億參數(shù)，數(shù)據(jù)集LAMBADA；令牌長度：32/128/1024/2016（in），32（out）；Greedy搜索；精度FP16；英特爾在2023年7月7日測試。

⁴性能因用途、配置和其它因素而異。更多信息請見www.Intel.com/PerformanceIndex。