CPU和GPU負(fù)載實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)

上圖是一個(gè)搭載4塊GPU卡服務(wù)器上運(yùn)行Alexnet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試分析圖，從圖上我們可以很清楚的看到計(jì)算的任務(wù)主要由GPU承擔(dān)，4塊GPU卡的負(fù)載基本上都接近10%，而CPU的負(fù)載率只有不到40%。由此可見，AI計(jì)算的計(jì)算量主要都在GPU加速卡上。

?

內(nèi)存和顯存負(fù)載實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)

同樣的測(cè)試環(huán)境，內(nèi)存容量固定時(shí)，總?cè)萘啃枨箅SBatch size擴(kuò)大而增加，Alexnet模型，Batch size為256時(shí)，占用CPU內(nèi)存60GB，GPU顯存9GB。

這樣看，AI計(jì)算對(duì)于CPU內(nèi)存和GPU顯存容量的需求都很大。

 

磁盤IO實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)

通過上圖我們可以看到，磁盤IO是一次讀，多次寫，在Alexnet模型下，磁盤讀帶寬85MB/s，寫帶寬0.5MB/s。所以，在模型訓(xùn)練階段，磁盤的IO并不是AI計(jì)算的瓶頸點(diǎn)。

 

PCIE帶寬負(fù)載實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)

最后，我們?cè)倏纯碅I計(jì)算對(duì)于PCIE帶寬的占用情況。圖上顯示，帶寬與訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模成正比。測(cè)試中，PCIE持續(xù)讀帶寬達(dá)到5.7GB/s，峰值帶寬超過8GB/s，因此PCIE的帶寬將是AI計(jì)算的關(guān)鍵瓶頸點(diǎn)。

于是，我們可以得出幾個(gè)結(jié)論：

  1. 數(shù)據(jù)預(yù)處理階段需要提高小文件的隨機(jī)讀寫性能
  2. 模型訓(xùn)練階段需要提升并行計(jì)算能力
  3. 線上推理階段需要提升批量模型推理的吞吐效率

 

用高計(jì)算性能的CPU服務(wù)器+高性能存儲(chǔ)，解決小文件隨機(jī)讀取難題

數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要任務(wù)是處理缺失值，光滑噪聲數(shù)據(jù)，識(shí)別或刪除利群點(diǎn)，解決數(shù)據(jù)的不一致性。這些任務(wù)可以利用基于CPU服務(wù)器來實(shí)現(xiàn)，比如浪潮SA5212M5這種最新型2U服務(wù)器，搭載最新一代英特爾至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器，支持Intel Skylake平臺(tái)3/4/5/6/8全系處理器，支持全新的微處理架構(gòu)，AVX512指令集可提供上一代2倍的FLOPs/core，多達(dá)28個(gè)內(nèi)核及56線程，計(jì)算性能可達(dá)到上一代的1.3倍，能夠快速實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的預(yù)處理任務(wù)。

在存儲(chǔ)方面，可以采用HDFS(Hadoop分布式文件系統(tǒng))存儲(chǔ)架構(gòu)來設(shè)計(jì)。HDFS是使用Java實(shí)現(xiàn)分布式的、可橫向擴(kuò)展的文件系統(tǒng)，因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)天生用于處理大數(shù)據(jù)任務(wù)，很多場(chǎng)景下，深度學(xué)習(xí)框架需要對(duì)接HDFS。通過浪潮SA5224M4服務(wù)器組成高效、可擴(kuò)展的存儲(chǔ)集群，在滿足AI計(jì)算分布式存儲(chǔ)應(yīng)用的基礎(chǔ)上，最大可能降低整個(gè)系統(tǒng)的TCO。

浪潮SA5224M4 4U36盤位存儲(chǔ)服務(wù)器

SA5224M4一款4U36盤位的存儲(chǔ)型服務(wù)器，在4U的空間內(nèi)支持36塊大容量硬盤。并且相比傳統(tǒng)的雙路E5存儲(chǔ)服務(wù)器，功耗降低35W以上。同時(shí)，通過背板Expander芯片的帶寬加速技術(shù)，顯著提升大容量SATA盤的性能表現(xiàn)，更適合構(gòu)建AI所需要的HDFS存儲(chǔ)系統(tǒng)。

 

用GPU服務(wù)器實(shí)現(xiàn)更快速、精準(zhǔn)的AI模型訓(xùn)練

從內(nèi)部結(jié)構(gòu)上來看，CPU中70%晶體管都是用來構(gòu)建 Cache（高速緩沖存儲(chǔ)器）和一部分控制單元，負(fù)責(zé)邏輯運(yùn)算的部分并不多，控制單元等模塊的存在都是為了保證指令能夠一條接一條的有序執(zhí)行，這種通用性結(jié)構(gòu)對(duì)于傳統(tǒng)的編程計(jì)算模式非常適合，但對(duì)于并不需要太多的程序指令，卻需要海量數(shù)據(jù)運(yùn)算的深度學(xué)習(xí)計(jì)算需求，這種結(jié)構(gòu)就顯得有心無力了。

與 CPU 少量的邏輯運(yùn)算單元相比，GPU設(shè)備整個(gè)就是一個(gè)龐大的計(jì)算矩陣，動(dòng)輒具有數(shù)以千計(jì)的計(jì)算核心、可實(shí)現(xiàn) 10-100 倍應(yīng)用吞吐量，而且它還支持對(duì)深度學(xué)習(xí)至關(guān)重要的并行計(jì)算能力，可以比傳統(tǒng)處理器更加快速，大大加快了訓(xùn)練過程。

根據(jù)不同規(guī)模的AI模型訓(xùn)練場(chǎng)景，可能會(huì)用到2卡、4卡、8卡甚至到64卡以上的AI計(jì)算集群。在AI計(jì)算服務(wù)器方面，浪潮也擁有業(yè)界最全的產(chǎn)品陣列。既擁有NF5280M5、AGX-2、NF6248等傳統(tǒng)的GPU/KNL服務(wù)器以及FPGA卡等，也包含了創(chuàng)新的GX4、SR-AI整機(jī)柜服務(wù)器等獨(dú)立加速計(jì)算模塊。

浪潮AI計(jì)算服務(wù)器陣列

其中，SR-AI整機(jī)柜服務(wù)器面向超大規(guī)模線下模型訓(xùn)練，能夠?qū)崿F(xiàn)單節(jié)點(diǎn)16卡、單物理集群64卡的超高密擴(kuò)展能力；GX4是能夠覆蓋全AI應(yīng)用場(chǎng)景的創(chuàng)新架構(gòu)產(chǎn)品，可以通過標(biāo)準(zhǔn)機(jī)架服務(wù)器連接協(xié)處理器計(jì)算擴(kuò)展模塊的形式完成計(jì)算性能擴(kuò)展，滿足AI云、深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和線上推理等各種AI應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)計(jì)算架構(gòu)性能、功耗的不同需求；AGX-2是2U8 NVLink? GPU全球密度最高、性能最強(qiáng)的AI平臺(tái)，面向需要更高空間密度比AI算法和應(yīng)用服務(wù)商。

根據(jù)業(yè)務(wù)應(yīng)用的需要，選擇不同規(guī)模的GPU服務(wù)器集群，從而平衡計(jì)算能力和成本，達(dá)到最優(yōu)的TCO和最佳的計(jì)算效率。

 

用FPGA來實(shí)現(xiàn)更低延遲、更高吞吐量的線上推理

GPU在深度學(xué)習(xí)算法模型訓(xùn)練上非常高效，但在推理時(shí)一次性只能對(duì)于一個(gè)輸入項(xiàng)進(jìn)行處理，并行計(jì)算的優(yōu)勢(shì)不能發(fā)揮出來。而FPGA正是強(qiáng)在推斷。大幅提升推斷效率的同時(shí)，還要最小限度損失精確性，這正是FPGA的強(qiáng)項(xiàng)。

業(yè)界支持OpenCL的最高密度最高性能的FPGA-浪潮F10A

以浪潮F10A為例，這是目前業(yè)界支持OpenCL的最高密度最高性能的FPGA加速設(shè)備，單芯片峰值運(yùn)算能力達(dá)到了1.5TFlops，功耗卻只需35W，每瓦特性能到42GFlops。

測(cè)試數(shù)據(jù)顯示，在語音識(shí)別應(yīng)用下，浪潮F10A較CPU性能加速2.87倍，而功耗相當(dāng)于CPU的15.7%，性能功耗比提升18倍。在圖片識(shí)別分類應(yīng)用上，相比GPU能夠提升10倍以上。

通過CPU、GPU、FPGA等不同計(jì)算設(shè)備的組合，充分發(fā)揮各自在不同方向的優(yōu)勢(shì)，才能夠形成一套高效的AI計(jì)算平臺(tái)。然后選擇一個(gè)合適的框架，運(yùn)用最優(yōu)的算法，就能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能應(yīng)用的快速落地和精準(zhǔn)服務(wù)。

分享到

zhangnn

相關(guān)推薦