在最近的技术深入探讨中,Nscale公布了对AMD旗舰产品Instinct MI300X AI加速器的基准测试结果,显示通过GEMM(通用矩阵乘法)调优,该加速器的性能实现了显著提升。这一优化策略不仅提高了处理效率,还显著降低了延迟,为AI和机器学习模型带来了显著的速度提升。 据Nscale介绍,GEMM调优是一种强大的技术,用于增强矩阵乘法运算的性能。此过程包括根据内存、缓存和计算能力等因素选择最合适的算法。通过微调参数和选择最佳算法,GEMM操作能够最大限度地提高使用可用计算资源的效率,从而显著提升AI和机器学习模型的速度。 在具体的基准测试中,Nscale比较了启用GEMM调优前后的几个关键性能指标,包括生成速度(每秒代币数)、每秒请求数、总体吞吐量(每秒处理的令牌数)以及平均延迟(秒)。测试结果显示,启用GEMM调优后,AMD Instinct MI300X AI加速器的吞吐量提高了多达7.2倍,同时延迟也显著降低。 例如,在LLaMA-2-70B型号上,启用GEMM调优后的吞吐量从调优前的水平提升至7.2倍。同时,该型号的延迟也从1.00秒下降至0.14秒,降幅显著。在测试的模型中,LLaMA-2-70B和LLaMA-3-70B由于其复杂性和尺寸而表现出最高的吞吐量。而像Qwen 1.5 4B和Falcon 7B这样的小型模型也显示出相对较高的吞吐量,表明对于不太复杂的模型,处理效率同样得到了提升。 此外,Nscale还指出,更大的批量大小通常会导致更大的吞吐量,而GEMM调优会进一步放大这种吞吐量。例如,Falcon 7B型号的吞吐量在批量大小为4时,通过GEMM调优从952.38个令牌/秒攀升至2736.58个令牌/秒。 这一显著的性能提升得益于ROCm基本线性代数子程序(rocBLAS)和用于可移植性的异构计算接口基本线性代数子程序(hipBLASlt)等强大的库。这些库提供了GEMM操作的优化实现以及一系列调优参数,使开发人员能够微调其应用程序并释放其底层硬件的全部潜力。 综上所述,Nscale的基准测试研究表明,通过采用GEMM调优的AMD MI300X GPU在吞吐量和延迟方面均有所改善,在特定型号中提升高达7.2倍。这一优化策略为各种大型语言模型的性能和效率带来了显著提升。 |
原创栏目
笔记本热点
笔记本视频
IT百科
笔记本热词
网友评论
聚超值•精选