AI BriefingIntel Sapphire Rapids 추론 가속화
Accelerating PyTorch Transformers with Intel Sapphire Rapids - part 2
·2023.02.06 09:00
핵심 내용
Intel Sapphire Rapids CPU와 Optimum Intel 라이브러리를 활용해 PyTorch Transformer 모델의 추론 성능을 최적화하는 방법을 다룬다.
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Intel의 4세대 Xeon CPU인 Sapphire Rapids와 AMX(Advanced Matrix Extensions) 명령어를 활용하여 PyTorch 기반 Transformer 모델의 추론(Inference) 성능을 가속화하는 방법을 설명한다.
GPU 대신 CPU 기반 추론을 고려해야 하는 상황으로 모델 크기, 병렬성 수준, 비용 효율성, 하드웨어 확장성 등을 제시하며, 특정 비즈니스 요구사항에 따른 선택 기준을 제공한다.
AWS EC2의 Ice Lake(c6i.16xlarge)와 Sapphire Rapids(r7iz.16xlarge-metal) 인스턴스를 비교 실험 대상으로 설정하며, Optimum Intel 라이브러리를 통해 성능을 최적화한다.
DistilBERT, BERT, RoBERTa와 같은 주요 NLP 모델을 대상으로 문장 길이에 따른 지연 시간(Latency) 및 배치 추론 성능을 벤치마킹하여 실제 환경에서의 성능 향상 폭을 입증한다.
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