AI BriefingIntel CPU 기반 BERT 추론 최적화 가이드
Scaling up BERT-like model Inference on modern CPU - Part 2
·2021.11.04 09:00
핵심 내용
Intel Xeon CPU의 하드웨어 및 소프트웨어 기능을 활용해 BERT 모델의 추론 성능을 최적화하는 방법을 설명한다.
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Intel Ice Lake Xeon 프로세서는 AVX512 및 VNNI(Vector Neural Network Instructions) 기능을 통해 이전 세대 대비 NLP 작업 추론 성능을 최대 **75%**까지 향상시킬 수 있다.
성능 극대화를 위해 oneAPI 생태계의 핵심 라이브러리를 활용한다:
- oneMKL: 고효율 선형 대수 루틴 제공.
- oneDNN: ReLU, Fully-connected 등 딥 뉴럴 네트워크 연산 최적화.
- oneTBB/OpenMP: 고수준 병렬화 프레임워크.
PyTorch와 TensorFlow는 이미 MKL 및 oneDNN을 내장하고 있어 별도 설정 없이도 최적화된 성능을 제공한다. 더 정밀한 하드웨어 제어가 필요한 경우 **Intel PyTorch Extension (IPEX)**과 같은 커스텀 최적화 버전을 사용할 수 있다.
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