基于深度學(xué)習(xí)的人工智能如今能夠解決一度認(rèn)為不可能解決的問題，例如計(jì)算機(jī)理解自然語言并以自然語言對(duì)話、自動(dòng)駕駛等。深度學(xué)習(xí)在解決諸多挑戰(zhàn)時(shí)都頗有成效。受此激發(fā)，算法的復(fù)雜性也呈指數(shù)級(jí)增長，進(jìn)而也引發(fā)了對(duì)更快計(jì)算速度的需求。NVIDIA設(shè)計(jì)的Volta Tensor Core架構(gòu)即可滿足這些需求。

NVIDIA以及許多其他公司和研究人員一直致力于開發(fā)計(jì)算硬件和軟件平臺(tái)，以滿足這一需求。例如，谷歌創(chuàng)建了TPU（tensor processing unit）加速器，該加速器目前支持運(yùn)行有限數(shù)量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并表現(xiàn)出了良好的性能。

我們將為大家分享近期的一些進(jìn)展，這些進(jìn)展為GPU社群帶來了巨大的性能提升。我們已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了單芯片和單服務(wù)器ResNet-50性能的新紀(jì)錄。近期，fast.ai公司還宣布在單一云實(shí)例上實(shí)現(xiàn)了創(chuàng)紀(jì)錄的性能。

我們的結(jié)果表明：

在訓(xùn)練ResNet-50時(shí)，單一V100 Tensor Core GPU可達(dá)到1075張圖像/秒，與前一代Pascal GPU相比，性能提升了4倍。

基于8個(gè)Tensor Core V100的單臺(tái)DGX-1服務(wù)器在同樣的系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)了7850張圖像/秒，幾乎是一年前（4200張圖像/秒）的兩倍。

基于8個(gè)Tensor Core V100的單一AWS P3云實(shí)例可在不到三個(gè)小時(shí)的時(shí)間內(nèi)訓(xùn)練ResNet-50，比TPU實(shí)例快3倍。

圖1. Volta Tensor Core GPU在ResNet-50中實(shí)現(xiàn)創(chuàng)紀(jì)錄的速度（AWS P3.16xlarge實(shí)例包含8個(gè)Tesla V100 GPU）。

NVIDIA GPU基于多樣化算法的大規(guī)模并行處理性能使其自然而然成為了深度學(xué)習(xí)的理想之選。但我們并沒有停滯于此。利用我們多年的經(jīng)驗(yàn)以及與全球各地AI研究人員的密切合作，我們創(chuàng)建了針對(duì)多種深度學(xué)習(xí)模式進(jìn)行了優(yōu)化的新架構(gòu)——NVIDIA Tensor Core GPU。

將NVLink高速互聯(lián)與所有當(dāng)前框架內(nèi)的深度優(yōu)化相結(jié)合，我們實(shí)現(xiàn)了領(lǐng)先的性能。NVIDIA CUDA GPU的可編程性可確保多樣化的現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)性能，同時(shí)提供了一個(gè)平臺(tái)以助力新興框架和未來深度網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的創(chuàng)新。

創(chuàng)下單一處理器速度紀(jì)錄

NVIDIA Volta GPU中內(nèi)置的Tensor Core GPU架構(gòu)是NVIDIA深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的巨大進(jìn)步。這一新硬件加速了矩陣乘法與卷積的計(jì)算，這也是訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)的計(jì)算操作的重頭。

NVIDIA Tensor Core GPU架構(gòu)使我們能夠同時(shí)提供比單一功能的ASIC更高的性能，但可針對(duì)不同的工作負(fù)載進(jìn)行編程。例如，每個(gè)Tesla V100 Tensor Core GPU可為深度學(xué)習(xí)提供125 teraflops的性能，而谷歌的TPU芯片為45 teraflops。“Cloud TPU”中的四個(gè)TPU芯片可達(dá)到180 teraflops的性能；相比之下，四個(gè)V100芯片能實(shí)現(xiàn)500 teraflops的性能。

NVIDIA的CUDA平臺(tái)使每個(gè)深度學(xué)習(xí)框架都能充分利用Tensor Core GPU，加速擴(kuò)展神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型，如CNN、RNN、GAN、RL，以及每年涌現(xiàn)的數(shù)千種變體。

讓我們深入研究一下Tensor Core架構(gòu)，以了解其獨(dú)特功能。圖2顯示了Tensor Core在精度較低的FP16中存儲(chǔ)張量，而使用更高精度FP32進(jìn)行計(jì)算，在保持必要精度的同時(shí)實(shí)現(xiàn)吞吐量最大化。

圖2: Volta Tensor Core矩陣乘法與堆積

通過最近的軟件改進(jìn)，在獨(dú)立測(cè)試中，如今ResNet-50訓(xùn)練可在單一V100上做到1360張圖像/秒。我們現(xiàn)在正努力將這一訓(xùn)練軟件集成到廣泛采用的框架中，如下所述。

Tensor Core所運(yùn)行的張量應(yīng)位于存儲(chǔ)器的channel-interleaved型數(shù)據(jù)布局（數(shù)量-高度-寬度-通道數(shù)，通常稱為NHWC），以實(shí)現(xiàn)最佳性能。訓(xùn)練框架預(yù)期的內(nèi)存布局是通道主序的數(shù)據(jù)布局（數(shù)量-通道數(shù)-寬度-高度，通常稱為NCHW）。因此，cuDNN庫執(zhí)行NCHW和NHWC之間的張量轉(zhuǎn)置操作，如圖3所示。如前所述，由于如今卷積本身如此之快，因此這些轉(zhuǎn)置顯然會(huì)占運(yùn)行時(shí)間的一部分。

為避免此類轉(zhuǎn)置，我們通過直接在NHWC格式中代替RN-50模型圖中的每個(gè)張量來消除轉(zhuǎn)置，這是MXNet框架可支持的特性。此外，我們?yōu)镸XNet添加了優(yōu)化的NHWC實(shí)施，為所有其它非卷積層添加了cuDNN，從而消除了訓(xùn)練期間對(duì)任何張量轉(zhuǎn)置的需求。

圖3.優(yōu)化的NHWC格式消除了張量轉(zhuǎn)置

Amdahl定律也給了我們另一種優(yōu)化的機(jī)會(huì)，該定律預(yù)測(cè)了并行處理的理論加速。由于Tensor Core顯著加快了矩陣乘法和卷積層，因此訓(xùn)練負(fù)載中的其它層在運(yùn)行時(shí)間中的占比就更高了。所以我們確定了這些新的性能瓶頸，并對(duì)其進(jìn)行了優(yōu)化。

如圖4所示，向DRAM以及從DRAM轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)導(dǎo)致許多非卷積層的性能受限。將連續(xù)層融合在一起的做法可利用片上存儲(chǔ)器并避免DRAM流量。例如，我們?cè)贛XNet中創(chuàng)建了一個(gè)圖形優(yōu)化許可來檢測(cè)連續(xù)的ADD和ReLu圖層，并盡可能通過融合實(shí)施將其替換。使用NNVM（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)虛擬機(jī)）在MXNet中實(shí)施此類優(yōu)化非常簡單。

圖4.融合層消除數(shù)據(jù)讀/寫

最后，我們通過為常見卷積類型創(chuàng)建額外的專用內(nèi)核來繼續(xù)優(yōu)化單一卷積。

當(dāng)前，我們針對(duì)多種深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行了此類優(yōu)化，包括TensorFlow、PyTorch和MXNet。基于針對(duì)MXNet的優(yōu)化，利用標(biāo)準(zhǔn)的90次迭代訓(xùn)練進(jìn)度，我們?cè)谝慌_(tái)Tensor Core V100上實(shí)現(xiàn)了1075張圖像/秒，同時(shí)達(dá)到了與單精度訓(xùn)練相同的Top-1分類精度（超過75％）。這為我們留下了進(jìn)一步提升的巨大空間，因?yàn)槲覀兛稍讵?dú)立測(cè)試中做到1360張圖像/秒。這些性能提升在NGC（NVIDIA GPU Cloud）的NVIDIA優(yōu)化深度學(xué)習(xí)框架容器中即可獲得。

最快的單節(jié)點(diǎn)速度紀(jì)錄

多個(gè)GPU可作為單一節(jié)點(diǎn)運(yùn)行，以實(shí)現(xiàn)更高的吞吐量。但是，擴(kuò)展至可在單一服務(wù)器節(jié)點(diǎn)中協(xié)同工作的多個(gè)GPU，需要GPU之間具有高帶寬/低延遲通信路徑。我們的NVLink高速互聯(lián)結(jié)構(gòu)使我們能夠?qū)⑿阅軘U(kuò)展至單一服務(wù)器中的8個(gè)GPU。如此大規(guī)模加速的服務(wù)器提供了全面的petaflop級(jí)的深度學(xué)習(xí)性能，且可廣泛用于云端和本地部署。

但是，擴(kuò)展至8個(gè)GPU可大大提高訓(xùn)練性能，以至于框架中主機(jī)CPU執(zhí)行的其它工作成為了限制性能的因素。具體而言，為框架中的GPU提供數(shù)據(jù)的管線需要大幅提升性能。

數(shù)據(jù)管線從磁盤讀取編碼的JPEG樣本，對(duì)其進(jìn)行解碼，調(diào)整大小并增強(qiáng)圖像（見圖5）。這些增強(qiáng)操作提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)訓(xùn)練模型更高精度的預(yù)測(cè)。鑒于8個(gè)GPU在處理框架的訓(xùn)練部分，這些重要的操作會(huì)限制整體性能。

圖5：圖像解碼和增強(qiáng)的數(shù)據(jù)管線

為解決這一問題，我們開發(fā)了DALI（Data Augmentation Library），這是一個(gè)獨(dú)立于框架的庫，用于將工作從CPU分載至GPU上。如圖6所示，DALI將部分JPEG解碼工作、調(diào)整大小、以及所有其它增強(qiáng)功能一起轉(zhuǎn)移到了GPU中。在GPU上進(jìn)行這些操作要比CPU的執(zhí)行速度快得多，因此可將工作負(fù)載從CPU分載出去。DALI使得CUDA通用并行性能更加突出。消除CPU瓶頸讓我們能夠在單一節(jié)點(diǎn)上保持7850張圖像/秒的性能。

圖6：使用DALI的GPU優(yōu)化工作負(fù)載

NVIDIA正在助力將DALI整合到所有主要的AI框架中。該解決方案還使我們能夠擴(kuò)展至8個(gè)以上GPU的性能，例如最近推出的配備16個(gè)Tesla V100 GPU的NVIDIADGX-2系統(tǒng)。

最快的單一云實(shí)例速度紀(jì)錄

對(duì)于我們的單GPU和單節(jié)點(diǎn)運(yùn)行，我們采用90次迭代的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)來訓(xùn)練ResNet-50，使其單GPU和單節(jié)點(diǎn)運(yùn)行的準(zhǔn)確度超過75％。然而，通過算法創(chuàng)新和超參數(shù)調(diào)優(yōu)，訓(xùn)練時(shí)間可進(jìn)一步減少，從而僅需較少次數(shù)的迭代就能實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確性。GPU為AI研究人員提供了可編程性并支持所有深度學(xué)習(xí)框架，使其能夠探索新的算法方法并充分利用現(xiàn)有方法。

fast.ai團(tuán)隊(duì)最近分享了他們的優(yōu)秀成果。他們使用PyTorch，不到90次迭代就實(shí)現(xiàn)了高精度。Jeremy Howard和fast.ai的研究人員將關(guān)鍵算法創(chuàng)新和調(diào)優(yōu)技術(shù)整合到了AWS P3實(shí)例，三小時(shí)內(nèi)在ImageNet上完成了對(duì)ResNet-50的訓(xùn)練，該實(shí)例由8個(gè)V100 Tensor Core GPU提供支持。ResNet-50的運(yùn)行速度比基于TPU的云實(shí)例快三倍（后者需花費(fèi)近9小時(shí)才能完成ResNet-50的訓(xùn)練）。

我們還期望本文中描述的提高吞吐量的方法也能夠應(yīng)用于像fast.ai等的其它研究方式，且能夠幫助他們更快地進(jìn)行聚集。

提供指數(shù)級(jí)的性能提升

自Alex Krizhevsky首次采用2個(gè)GTX 580 GPU在Imagenet競賽中取勝以來，我們?cè)诩铀偕疃葘W(xué)習(xí)方面所取得的進(jìn)展非常顯著。Krizhevsky花了六天的時(shí)間訓(xùn)練出了強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，名為AlexNet，這在當(dāng)時(shí)勝過了所有其他圖像識(shí)別方法，開啟了深度學(xué)習(xí)革命。現(xiàn)在用我們最近發(fā)布的DGX-2，在18分鐘內(nèi)就能完成對(duì)AlexNet的訓(xùn)練。圖7顯示了性能在短短5年內(nèi)500倍的提升。

圖7.在Imagnet數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練AlexNet所需的時(shí)間

Facebook AI Research（FAIR）分享了他們的語言翻譯模型Fairseq。我們?cè)诓坏揭荒甑臅r(shí)間內(nèi)，通過最近發(fā)布的DGX-2，再加之我們眾多的軟件堆棧改進(jìn)（見圖8），在Fairseq上展現(xiàn)了10倍的性能提升。

圖8. 訓(xùn)練Facebook Fairseq所需的時(shí)間。

圖像識(shí)別和語言翻譯僅代表研究人員借助AI的力量解決的無數(shù)用例中的一小部分。超過6萬個(gè)使用GPU加速框架的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目已發(fā)布至Github。我們GPU的可編程性可為AI社群正在構(gòu)建的各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供加速。快速的改進(jìn)確保了AI研究人員能夠就更為復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)展開大膽設(shè)想，以借助AI應(yīng)對(duì)巨大挑戰(zhàn)。

這些優(yōu)異的表現(xiàn)來自我們GPU加速計(jì)算的全堆棧優(yōu)化方法。從構(gòu)建最先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)加速器到復(fù)雜系統(tǒng)（HBM、COWOS、SXM、NVSwitch、DGX），從先進(jìn)的數(shù)值庫和深度軟件堆棧（cuDNN、NCCL、NGC）、到加速所有深度學(xué)習(xí)框架，NVIDIA對(duì)于AI的承諾為AI開發(fā)者提供了無與倫比的靈活性。

我們將持續(xù)優(yōu)化整個(gè)系列，并持續(xù)提供指數(shù)級(jí)的性能提升，為AI社群提供能夠推動(dòng)深度學(xué)習(xí)創(chuàng)新的工具。

總結(jié)

AI持續(xù)改變著每個(gè)行業(yè)，推動(dòng)了無數(shù)用例。理想的AI計(jì)算平臺(tái)需要提供出色的性能，以支持巨大且不斷增長的模型規(guī)模，還需具有可編程性以應(yīng)對(duì)日益多樣化的模型架構(gòu)。

NVIDIA的Volta Tensor Core GPU是世界上最快的AI處理器，只需一顆芯片即可提供125 teraflops的深度學(xué)習(xí)性能。我們很快將把16塊Tesla V100整合成一個(gè)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)，以創(chuàng)建全球速度最快的計(jì)算服務(wù)器，其可提供2 petaflops的性能。

除了優(yōu)異的性能，GPU 的可編程性以及它在云、服務(wù)器制造商和整個(gè)AI社群中的廣泛使用，將推動(dòng)下一場(chǎng)AI變革。

我們能夠加速以下所有您常用的框架：Caffe2、Chainer、CognitiveToolkit、Kaldi、Keras、Matlab、MXNET、PaddlePaddle、Pytorch和TensorFlow。此外，NVIDIA GPU與迅速擴(kuò)展的CNN、RNN、GAN、RL和混合網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、以及每年新登場(chǎng)的數(shù)千種變體配合運(yùn)行。AI社群已經(jīng)出現(xiàn)了眾多令人驚嘆的應(yīng)用，我們期待繼續(xù)賦力AI的未來。