Ищете способы оптимизации инференса нейросетей на CPU? Узнайте о лучших библиотеках и технологиях, чтобы максимально повысить производительность!
В свете неуклонно возрастающего спроса на искусственный интеллект и высокопроизводительные вычисления, оптимизация операций нейросетей на центральных процессорах (CPU) приобретает особую актуальность. Данная статья раскроет подходы и ключевые технологии, которые позволяют максимально эффективно использовать CPU для инференса в машинном обучении, в частности, при работе с крупными языковыми моделями (LLMs) и другими типами нейросетей.
Матричные библиотеки: MKL, OpenBLAS, oneDNN
Intel MKL (Math Kernel Library)
Intel MKL представляет собой одну из наиболее мощных библиотек для выполнения матричных и векторных операций, оптимизированную для использования с процессорами Intel. Эта библиотека широко применяется в таких областях, как научные и инженерные приложения, финансовый анализ и машинное обучение.
Преимущества MKL:
- Значительное ускорение операций с большими матрицами на процессорах Intel;
- Поддержка высокоуровневых инструкций типа AVX-512;
- Широкая интеграция с популярными фреймворками, включая PyTorch и numpy.
Недостатки MKL:
- Ограниченная производительность на процессорах non-Intel;
- Необходимость приобретения лицензии для коммерческого использования.
OpenBLAS
Как открытая альтернатива MKL, OpenBLAS предлагает высокую производительность на широком спектре архитектур CPU, включая AMD и Intel.
Преимущества OpenBLAS:
- Открытый исходный код и бесплатное использование;
- Эффективное выполнение операций с большими матрицами.
Недостатки OpenBLAS:
- Некоторые ограничения в оптимизации на архитектурах Intel для специфических операций;
- Необходимость тонкой настройки для оптимальной производительности.
oneDNN (formerly Intel Deep Learning Development Toolkit)
OneDNN, разработанная Intel для ускорения глубокого обучения на различных архитектурах, включая CPU, GPU и FPGA, поддерживает все основные типы операций, связанных с глубоким обучением.
Преимущества oneDNN:
- Высокая производительность для задач глубокого обучения;
- Поддержка многопоточности и распределенных вычислений;
- Полная интеграция с C++ и Python API.
Недостатки oneDNN:
- Необходимость более сложной настройки для достижения максимальной производительности;
- Меньшая известность и распространенность по сравнению с MKL и OpenBLAS.
Техники оптимизации инференса на CPU
Компиляция кодов в промежуточный формат
Компиляция моделей машинного обучения, написанных на Python с использованием PyTorch, в промежуточный формат, такой как TorchScript, позволяет выполнять их с высокой производительностью в не управляемых Python средах.
Фьюзинг операций
Фьюзинг операций (операционный фьюзинг) – это процесс объединения нескольких операций в одну, что позволяет уменьшить накладные расходы CPU и ускорить время инференса.
Распределенные вычисления
Использование распределенных вычислений через такие библиотеки, как oneAPI Collective Communications Library, позволяет масштабировать инференс на большое количество процессоров, что критически важно для обработки крупных моделей.
Практические советы для оптимизации
Выбор матричной библиотеки и технологий оптимизации должен базироваться на конкретных требованиях проекта и доступных ресурсах. Например, для задач, где доминируют опергации с большими матрицами на процессорах Intel, предпочтительнее использовать MKL, тогда как для систем на базе AMD более рациональным выбором будет OpenBLAS.
Подпишитесь на наш Telegram-канал
Использование ONNX Runtime и OpenVINO для ускорения инференса
Одним из значимых аспектов оптимизации инференса на CPU является использование специализированных инструментов, таких как ONNX Runtime и OpenVINO. Эти инструменты позволяют не только ускорить инференс, но и обеспечить большую гибкость в выборе оборудования и платформ.
ONNX Runtime
ONNX Runtime — это кросс-платформенный исполнитель для Open Neural Network Exchange (ONNX) моделей, который оптимизирует и ускоряет процесс инференса на различных устройствах, включая CPU. Он поддерживает множество фреймворков машинного обучения и предоставляет инструменты для производительной работы даже на ограниченном оборудовании.
OpenVINO Toolkit
OpenVINO, разработанная Intel, расширяет возможности оптимизации на CPU, GPU, и других устройствах. Эта платформа предоставляет набор инструментов и библиотек, которые упрощают разработку и ускорение приложений компьютерного зрения, которые используют глубокое обучение.
Еще советы по оптимизации инференса на CPU
Помимо выбора соответствующих инструментов и библиотек, важно также учитывать тонкую настройку параметров исполнения и грамотное использование доступных ресурсов CPU.
Кэширование данных и эффективное распределение ресурсов
Кэширование важных данных в памяти может значительно снизить время доступа и повысить общую производительность инференса. Это особенно критично для операций, которые требуют многократного доступа к одним и тем же данным.
Многопоточность и асинхронное выполнение
Современные процессоры обладают несколькими ядрами, которые могут быть эффективно использованы для параллельной обработки данных. Разделение задачи инференса на несколько потоков и асинхронное выполнение могут помочь максимизировать использование CPU и сократить время инференса.
Заключение
Настройка процесса инференса нейросетей на CPU с использованием современных техник и инструментов может значительно повысить производительность применения искусственного интеллекта. От правильного выбора матричных библиотек до использования расширенных функций ONNX Runtime и OpenVINO, каждый аспект играет ключевую роль в достижении оптимального баланса между производительностью и ресурсами. Соблюдение приведенных советов и методик поможет разработчикам добиться максимальной эффективности при работе с машинным обучением на центральных процессорах.
Подробнее об инструментариях можно узнать на следующих ресурсах:
Подпишитесь на наш Telegram-канал
