Acelera PyTorch Transformers con Intel Sapphire Rapids
Tabla de Contenidos
- Introducción 🌟
- Descripción general de los procesadores Intel Xeon 👩💻
- 2.1 Arquitectura Sapphire Rapids 🌠
- 2.2 Beneficios de la aceleración de hardware 💪
- 2.3 Tipos de datos en los procesadores Intel 📊
- Configuración de los servidores de prueba 🖥️
- Escenario de prueba 📝
- 4.1 Modelos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) 🧠
- 4.2 Pipeline de análisis de sentimiento 📈
- Resultados y comparaciones 📊
- 5.1 Resultados con los procesadores Intel Ice Lake ❄️
- 5.2 Resultados con los procesadores Intel Sapphire Rapids 💎
- 5.2.1 Uso de la biblioteca Optimum Intel 🚀
- 5.2.2 Beneficios de la aceleración mediante B float 16 ✨
- Conclusiones y recomendaciones 💡
- Recursos adicionales 📚
Introducción 🌟
¡Hola a todos! En este artículo, exploraremos el rendimiento de los últimos procesadores Intel Xeon en tareas de inferencia para modelos de procesamiento de lenguaje natural (NLP). En particular, nos enfocaremos en los procesadores basados en la arquitectura Sapphire Rapids y compararemos los resultados con la generación anterior de procesadores basados en la arquitectura Ice Lake. También introduciremos la biblioteca Optimum Intel, la cual nos permitirá mejorar aún más el rendimiento de nuestros modelos. ¡Prepárense para descubrir increíbles velocidades de procesamiento! 💨
Descripción general de los procesadores Intel Xeon 👩💻
Antes de sumergirnos en las pruebas y resultados, es importante comprender la arquitectura y capacidades de los procesadores Intel Xeon. Estos procesadores están diseñados específicamente para aplicaciones intensivas en cómputo y desempeñan un papel crucial en tareas de inteligencia artificial y procesamiento de datos a gran escala.
2.1 Arquitectura Sapphire Rapids 🌠
La arquitectura Sapphire Rapids es la última versión de la línea de procesadores Intel Xeon. Uno de los avances más destacados de esta arquitectura son las Extensiones de Matriz Avanzada (AMX), las cuales brindan un rendimiento mejorado en operaciones de multiplicación y acumulación de matrices. Esto resulta especialmente beneficioso en tareas de procesamiento de lenguaje natural, donde se requiere un gran volumen de cálculos.
2.2 Beneficios de la aceleración de hardware 💪
Al utilizar los procesadores Intel Xeon basados en la arquitectura Sapphire Rapids, podemos aprovechar las características de aceleración de hardware, como AMX y el soporte para el tipo de dato B float 16 (bf16). Estas características permiten una mayor eficiencia y velocidad de procesamiento, lo que se traduce en tiempos de inferencia más rápidos y una mayor capacidad de respuesta de los modelos de NLP.
2.3 Tipos de datos en los procesadores Intel 📊
En el contexto de los procesadores Intel, es importante comprender los diferentes tipos de datos utilizados en las tareas de inferencia. Además de los tipos de datos estándar, como fp32 y fp16, la introducción de bf16 ofrece una alternativa interesante. Con bf16, podemos alcanzar latencias más bajas en comparación con fp16, manteniendo la misma precisión en los resultados. Esto nos brinda la oportunidad de obtener predicciones más rápidas sin comprometer la calidad de los resultados.
Configuración de los servidores de prueba 🖥️
Antes de iniciar las pruebas, es relevante comprender la configuración utilizada para los servidores de prueba. Para este estudio, se utilizó una instancia c6i de EC2 basada en la arquitectura Ice Lake como referencia y una instancia r7iz basada en la arquitectura Sapphire Rapids, ambas configuradas con 16 núcleos. La instalación del entorno fue sencilla y se proporcionan instrucciones detalladas en el enlace del blog adjunto a este artículo.
Escenario de prueba 📝
En nuestro escenario de prueba, nos centraremos en tres modelos populares de NLP: Auntie Stillberg bird base, Roberto base y Distilled Bird. Utilizaremos estos modelos para crear un pipeline de análisis de sentimiento y realizaremos predicciones en frases cortas y largas. También exploraremos cómo el agrupamiento de datos en batch afecta el rendimiento de los modelos.
4.1 Modelos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) 🧠
Los modelos utilizados en nuestras pruebas son ampliamente conocidos en la comunidad de NLP y se han entrenado en una variedad de tareas, incluido el análisis de sentimientos. Estos modelos representan diferentes enfoques y arquitecturas, lo que nos permitirá evaluar su rendimiento en diferentes contextos de uso.
4.2 Pipeline de análisis de sentimiento 📈
Para realizar las pruebas, implementamos un pipeline de análisis de sentimiento utilizando los modelos mencionados anteriormente. Este pipeline nos permitirá obtener predicciones de sentimiento en base a frases de longitud variable. Realizaremos varias iteraciones variando la longitud de las frases y analizaremos los tiempos de predicción promedio y el percentil 99.
Resultados y comparaciones 📊
Luego de ejecutar las pruebas en ambos tipos de procesadores, podemos observar resultados interesantes que resaltan el desempeño de los procesadores Sapphire Rapids y la biblioteca Optimum Intel.
5.1 Resultados con los procesadores Intel Ice Lake ❄️
En primer lugar, examinaremos los resultados obtenidos utilizando los procesadores basados en la arquitectura Ice Lake. Al analizar los tiempos de predicción promedio y el percentil 99 para los diferentes modelos y longitudes de frases, podemos observar que si bien el rendimiento es aceptable, existen limitaciones en términos de latencia.
5.2 Resultados con los procesadores Intel Sapphire Rapids 💎
Al ejecutar las mismas pruebas en los procesadores basados en la arquitectura Sapphire Rapids, podemos notar una mejora notable en el rendimiento. El uso de la biblioteca Optimum Intel y la aceleración mediante el tipo de dato bf16 nos permite alcanzar tiempos de predicción mucho más bajos, incluso para frases más largas. Este aumento en la velocidad de inferencia puede ser hasta tres veces más rápido en comparación con los procesadores anteriores, lo que representa una mejora significativa en el desempeño del sistema.
5.2.1 Uso de la biblioteca Optimum Intel 🚀
La biblioteca Optimum Intel juega un papel fundamental en el rendimiento de los modelos de NLP en los procesadores Sapphire Rapids. Al aplicar esta biblioteca y aprovechar al máximo las características de aceleración de hardware, podemos lograr una reducción considerable en los tiempos de predicción.
5.2.2 Beneficios de la aceleración mediante B float 16 ✨
La introducción del tipo de dato bf16 en los procesadores Sapphire Rapids brinda beneficios notables en términos de velocidad de procesamiento. Al utilizar bf16 en nuestros modelos, podemos alcanzar tiempos de predicción muy bajos, sin comprometer la precisión de los resultados. Esto significa que, incluso en un entorno de inferencia basado en CPU, es posible lograr una baja latencia en la predicción de sentimientos con modelos como el Distilled Bird y el Roberto base.
Conclusiones y recomendaciones 💡
En este artículo, hemos explorado el rendimiento de los últimos procesadores Intel Xeon en tareas de inferencia para modelos de procesamiento de lenguaje natural. Hemos analizado los resultados obtenidos con los procesadores basados en las arquitecturas Ice Lake y Sapphire Rapids, demostrando mejoras significativas en términos de latencia y velocidad de procesamiento al utilizar los procesadores Sapphire Rapids junto con la biblioteca Optimum Intel y la aceleración mediante B float 16.
Estos avances representan una excelente oportunidad para aprovechar las capacidades de procesamiento de los servidores basados en CPU sin la necesidad de invertir en costosos y complejos servidores basados en GPU. Este nuevo enfoque no solo ofrece una mayor flexibilidad en la administración de infraestructuras, sino que también brinda resultados más rápidos y precisos en el análisis de sentimientos y otras tareas de NLP.
Recursos adicionales 📚
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