在當(dāng)今計(jì)算平臺(tái)上，大型 AI 模型可能需要數(shù)月來(lái)完成訓(xùn)練。而這樣的速度對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)太慢了。

隨著一些模型（例如大型語(yǔ)言模型）達(dá)到數(shù)萬(wàn)億參數(shù)，AI、高性能計(jì)算和數(shù)據(jù)分析變得日益復(fù)雜。

NVIDIA Hopper 架構(gòu)從頭開始構(gòu)建，憑借強(qiáng)大的算力和快速的內(nèi)存來(lái)加速這些新一代 AI 工作負(fù)載，從而處理日益增長(zhǎng)的網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)集。

Transformer 引擎是全新 Hopper 架構(gòu)的一部分，將顯著提升 AI 性能和功能，并助力在幾天或幾小時(shí)內(nèi)訓(xùn)練大型模型。

使用 Transformer 引擎訓(xùn)練 AI 模型

Transformer 模型是當(dāng)今廣泛使用的語(yǔ)言模型（例如 asBERT 和 GPT-3）的支柱。Transformer 模型最初針對(duì)自然語(yǔ)言處理用例而開發(fā)，但因其通用性，現(xiàn)在逐步應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺、藥物研發(fā)等領(lǐng)域。

與此同時(shí)，模型大小不斷呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，現(xiàn)在已達(dá)到數(shù)萬(wàn)億個(gè)參數(shù)。由于計(jì)算量巨大，訓(xùn)練時(shí)間不得不延長(zhǎng)到數(shù)月，而這樣就無(wú)法滿足業(yè)務(wù)需求。

Transformer 引擎采用 16 位浮點(diǎn)精度和新增的 8 位浮點(diǎn)數(shù)據(jù)格式，并整合先進(jìn)的軟件算法，將進(jìn)一步提升 AI 性能和功能。

AI 訓(xùn)練依賴浮點(diǎn)數(shù)，浮點(diǎn)數(shù)是小數(shù)，例如 3.14。TensorFloat32 (TF32) 浮點(diǎn)格式是隨 NVIDIA Ampere 架構(gòu)而面世的，現(xiàn)已成為 TensorFlow 和 PyTorch 框架中的默認(rèn) 32 位格式。

大多數(shù) AI 浮點(diǎn)運(yùn)算采用 16 位“半”精度 (FP16)、32 位“單”精度 (FP32)，以及面向?qū)I(yè)運(yùn)算的 64 位“雙”精度 (FP64)。Transformer 引擎將運(yùn)算縮短為 8 位，能以更快的速度訓(xùn)練更大的網(wǎng)絡(luò)。

與 Hopper 架構(gòu)中的其他新功能（例如，在節(jié)點(diǎn)之間提供直接高速互連的 NVLink Switch 系統(tǒng)）結(jié)合使用時(shí)，H100 加速服務(wù)器集群能夠訓(xùn)練龐大網(wǎng)絡(luò)，而這些網(wǎng)絡(luò)此前幾乎無(wú)法以企業(yè)所需的速度進(jìn)行訓(xùn)練。

更深入地研究 Transformer 引擎

Transformer 引擎采用軟件和自定義 NVIDIA Hopper Tensor Core 技術(shù)，該技術(shù)旨在加速訓(xùn)練基于常見 AI 模型構(gòu)建模塊（即 Transformer）構(gòu)建的模型。這些 Tensor Core 能夠應(yīng)用 FP8 和 FP16 混合精度，以大幅加速 Transformer 模型的 AI 計(jì)算。采用 FP8 的 Tensor Core 運(yùn)算在吞吐量方面是 16 位運(yùn)算的兩倍。

模型面臨的挑戰(zhàn)是智能管理精度以保持準(zhǔn)確性，同時(shí)獲得更小、更快數(shù)值格式所能實(shí)現(xiàn)的性能。Transformer 引擎利用定制的、經(jīng)NVIDIA調(diào)優(yōu)的啟發(fā)式算法來(lái)解決上述挑戰(zhàn)，該算法可在 FP8 與 FP16 計(jì)算之間動(dòng)態(tài)選擇，并自動(dòng)處理每層中這些精度之間的重新投射和縮放。

Transformer Engine 使用每層統(tǒng)計(jì)分析來(lái)確定模型每一層的最佳精度（FP16 或 FP8），在保持模型精度的同時(shí)實(shí)現(xiàn)最佳性能。

與上一代 TF32、FP64、FP16 和 INT8 精度相比，NVIDIA Hopper 架構(gòu)還將每秒浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)提高了三倍，從而在第四代 Tensor Core 的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了進(jìn)一步提升。Hopper Tensor Core 與 Transformer 引擎和第四代 NVLink 相結(jié)合，可使 HPC 和 AI 工作負(fù)載的加速實(shí)現(xiàn)數(shù)量級(jí)提升。

加速 Transformer 引擎

AI 領(lǐng)域的大部分前沿工作都圍繞 Megatron 530B 等大型語(yǔ)言模型展開。下圖顯示了近年來(lái)模型大小的增長(zhǎng)趨勢(shì)，業(yè)界普遍認(rèn)為這一趨勢(shì)將持續(xù)發(fā)展。許多研究人員已經(jīng)在研究用于自然語(yǔ)言理解和其他應(yīng)用的超萬(wàn)億參數(shù)模型，這表明對(duì) AI 計(jì)算能力的需求有增無(wú)減。

自然語(yǔ)言理解模型仍在快速增長(zhǎng)。

為滿足這些持續(xù)增長(zhǎng)的模型的需求，高算力和大量高速內(nèi)存缺一不可。NVIDIA H100 Tensor Core GPU 兩者兼?zhèn)洌偌由?Transformer 引擎實(shí)現(xiàn)的加速，可助力 AI 訓(xùn)練更上一層樓。

通過(guò)上述方面的創(chuàng)新，就能夠提高吞吐量，將訓(xùn)練時(shí)間縮短 9 倍——從 7 天縮短到僅 20 個(gè)小時(shí)：

與上一代相比，NVIDIA H100 Tensor Core GPU 提供 9 倍的訓(xùn)練吞吐量，從而可在合理的時(shí)間內(nèi)訓(xùn)練大型模型。

Transformer 引擎還可用于推理，無(wú)需進(jìn)行任何數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換。以前，INT8 是實(shí)現(xiàn)出色推理性能的首選精度。但是，它要求經(jīng)訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換為 INT8，這是優(yōu)化流程的一部分，而 NVIDIA TensorRT 推理優(yōu)化器可輕松實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。

使用以 FP8 精度訓(xùn)練的模型時(shí)，開發(fā)者可以完全跳過(guò)此轉(zhuǎn)換步驟，并使用相同的精度執(zhí)行推理操作。與 INT8 格式的網(wǎng)絡(luò)一樣，使用 Transformer 引擎的部署能以更小的內(nèi)存占用空間運(yùn)行。

在 Megatron 530B 上，NVIDIA H100 的每 GPU 推理吞吐量比 NVIDIA A100 高 30 倍，響應(yīng)延遲為 1 秒，這表明它是適用于 AI 部署的上佳平臺(tái)：

對(duì)于低延遲應(yīng)用，Transformer 引擎還可將推理吞吐量提高 30 倍。