Habana Gaudi2 AI加速器在BridgeTower模型上的性能优于NVIDIA H100
今年早些时候，英特尔发布了英特尔 Habana Gaudi2 与 GPU 市场领导者 NVIDIA 之间的性能结果，这说明了英特尔对人工智能的承诺，并证明人工智能并不是一刀切的类别。与此同时，英特尔人工智能研究人员和微软研究院联合开发了 BridgeTower，这是一种经过预训练的多模态转换器，可提供最先进的视觉语言任务。Hugging Face 已将该模型集成到其机器学习开源库中。
Hugging Face 在其网站上的博客文章中发布了原始基准测试结果，并更新了 Habana Gaudi2 和 NVIDIA H100 GPU 的 AI 训练性能基准测试结果。根据这些基准测试结果，Gaudi2 在获得多模态变压器 BridgeTower 模型方面优于 H100，但使用Optimum Habana 的Gaudi2实现了比 A100 好 2.5 倍的性能。结果不仅证实了 Gaudi2 在人工智能领域的地位，而且在视觉语言训练领域也证实了 Gaudi2 的地位。
Optimum Habana 是 Tranormers 和 Diffusers 库与 Habana 的 Gaudi 处理器 (HPU) 之间的接口。它提供的工具可以轻松地为各种下游任务在单 HPU 和多 HPU 设置上进行模型加载、训练和推理。
桥塔背景
视觉语言模型使用单模态编码器来获取数据表示。然后数据被组合或输入到跨模式编码器中。BridgeTower 以其独特的桥接层脱颖而出，将单模态编码器的最顶层连接到跨模态编码器的每一层，从而实现不同级别的视觉和文本数据的有效组合。
BridgeTower 仅使用 400 万张图像进行训练，设定了新的性能标准，在视觉问答 (VQAv2) 测试中提供了 78.73% 的准确率。这比之前的最佳模型高出 1.09%。扩大规模后，该模型的准确率甚至高达 81.15%，优于在更大数据集上训练的模型。
作为顶级视觉语言模型，BridgeTower 的性能得益于其使用特殊硬件快速加载数据的能力。这些快速数据加载方法有利于视觉模型，因为视觉模型经常面临数据加载挑战。
硬件洞察
更新后的基准测试基于 NVIDIA 和 Habana Labs 的最新硬件和软件。NVIDIA H100 Tensor Core GPU 是 INVIDIA 最新、最快的 GPU，具有用于专门运行的 Tranormer 引擎和 80GB 内存。Nvidia A100 Tensor Core GPU 采用第三次迭代的 Tensor Core 技术，在云提供商中广泛使用，其 80GB 内存比 40GB 内存具有更高的速度。
Habana Labs Habana Gaudi2 是 Habana Labs 的第二代 AI 硬件，最多可容纳 8 个 HPU，每个 HPU 具有 96GB 内存。它被誉为具有用户友好的功能，并且与 Optimum Habana 相结合，可以更轻松地将基于 Tranormers 的代码传输到 Gaudi。
基准测试详细信息
该测试涉及对具有 8.66 亿个参数的 BridgeTower 模型进行微调，并在多个数据集上使用各种技术进行英语训练。下一步涉及使用纽约客字幕竞赛数据集进行进一步微调。所有平台均使用相同的设置并处理每批 48 个样本，以获得一致的结果。
此类实验的一个挑战是耗时的图像数据加载。最佳情况下，原始数据应直接发送到设备进行解码。现在的重点转移到优化此数据加载过程。
优化数据加载
为了更快地在 CPU 上加载图像，增加子进程会有所帮助。使用Tranormers的TrainingArguments，dataloader_num_workers=N参数可以设置用于数据加载的CPU子进程的数量。默认设置为0，表示数据由主进程加载，但这可能效率不高。增加它可以提高速度，但也会增加 RAM 消耗。推荐的设置是 CPU 核心数。然而，最好先进行试验以确定最佳配置。
该基准测试进行了三个不同的运行：
跨八个设备的混合精度运行，其中数据加载与其他任务共享相同的进程 (dataloader_num_workers=0)。
类似的运行，但具有用于数据加载的专用子进程 (dataloader_num_workers=1)。
相同的设置，但有两个专用子进程 (dataloader_num_workers=2)。
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