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谷歌TPU训练BERT只要23秒,华为AI芯片超英伟达V100

今天,人工智能行业权威“跑分”MLPerf训练v0.7出炉,这是该跑分推出以来第三次放榜。

作者:晓查来源:量子位|2020-07-30 14:05

本文经AI新媒体量子位(公众号ID:QbitAI)授权转载,转载请联系出处。

今天,人工智能行业权威“跑分”MLPerf训练v0.7出炉,这是该跑分推出以来第三次放榜。

谷歌TPU训练BERT只要23秒,华为AI芯片超英伟达V100,MLPerf出炉

英伟达刚发布的A100 GPU、谷歌即将推出的TPUv4,两个冤家的AI芯片性能孰强孰弱,在这份榜单里都能看到。

除了两家AI巨头相争,此次也是中国芯片首次在榜单中亮相,来自华为的昇腾910芯片实测成绩曝光,性能一度超越了英伟达同类产品。

MLPerf测试内容

随着AI技术的进步,今年的测试基准进一步加大了难度。

MLPerf训练测试基准包括图像分类翻译推荐系统围棋等8个机器学习任务中,最终结果是这8项任务的训练时间,速度越快则性能越强。

具体的8项任务内容如下:

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其中后三项是新加入或重新制定的标准:

1、BERT:用Wikipedia语料库训练BERT,这是首次将BERT引入MLPerf测试基准。

2、DLRM:用Criteo AI Lab的Terabyte点击率数据集训练的深度学习推荐模型(DLRM),广泛用于在线购物推荐、搜索结果和社交媒体内容排序。

3、Mini-Go:之前的MLPerf v0.5和v0.6也有训练围棋的强化学习任务,但却是迷你棋盘,此次v0.7将棋盘扩大为19x19全尺寸,这更能反映研究成果。

了解过测试内容后,我们来看看各家的跑分成绩。

BERT训练刷新纪录

今年英伟达和谷歌两家公司都拿出了自己最强的硬件参与竞争。

英伟达方面,他们打破了16项AI训练测试纪录,而谷歌则表示,自己在全部8项任务中有6项获得了最高成绩。

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得益于两家的激烈竞争,AI训练速度有了飞速发展。有一些在5年前还需要训练3周的任务,现在只需不到1分钟即可完成,几乎是一年提高一个数量级。

令人印象最深刻的还是BERT,这个NLP模型在刚推出时需要训练3天时间。

去年,谷歌用1024块TPUv3将训练时间缩短到76分钟,英伟达又用1472个V100 GPU将训练时间进一步减少到53分钟。

在最新的MLPerf中,英伟达只花了49秒就完成了BERT的训练,他们用了一台包含2048个A100 GPU的超级计算机SuperPOD。

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作为对比,英伟达还表示,谷歌用16个TPUv3训练了56.7分钟才完成。(看看,我们才用了不到1分钟!)

然而,实际上谷歌比他们的速度更快,谷歌的一个研究项目使用了4096块TPU芯片,在训练BERT上获得了绝对最高的成绩——23秒!

需要注意的是,这次训练BERT的数据集和去年并不相同,但是把BERT训练时间缩短到半分钟内已经足够惊人。

谷歌声称,快速训练BERT用的是世界上最快的机器学习训练超算,其内部有4096个TPU v3芯片和数百个CPU主机,所有芯片都通过超快速、超大规模的定制互连进行连接,可提供430PFLOP的峰值性能。

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这台超算在4项任务中都把训练时间缩到半分钟内。

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华为芯片首次亮相

另外,在训练芯片榜单上,我们首次看到了国产芯片的身影。

中科院深圳先进技术研究所提供了华为昇腾910的测试成绩,虽然仅测试了ResNet-50一项,但是相同规模的情况下,其速度已经超过了英伟达的V100 GPU。

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同样使用128个至强白金CPU和512个AI加速芯片,昇腾910在ImageNet任务中,训练ResNet-50只需1.59分钟,而英伟达V100需要2.35分钟。

华为昇腾910不仅可以运行自研的MindSpore框架,也能运行谷歌的TensorFlow框架。两者性能差距很小,后者的训练时间为1.53分钟,比在MindSpore框架上运行时间稍短。

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不过,从这份榜单中可以看出,国产AI芯片任重道远,英伟达仍在商业领域占据主导地位。

参与测试的多家公司使用的均是英伟达GPU,不久前推出的A100 GPU也迅速得到商用。戴尔、阿里、富士通、腾讯、浪潮,甚至连谷歌自己,都是英伟达的客户。

而且台积电将停止为华为代工芯片,使华为自研AI芯片的未来蒙上了一层阴影。

谷歌TPUv4泄露

此次MLPerf跑分还泄露了谷歌新一代TPU的性能指标。

相比两年前的TPUv3,谷歌的TPUv4带来平均2.7倍的性能提升。

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更可怕的是,谷歌23秒训练完BERT使用的是TPUv3,而使用256块TPUv4训练BERT的时间是1.82分钟。

至于更大规模的TPUv4计算集群会带来怎样恐怖的成绩,或许只能等谷歌正式发布后才能知晓。

关于MLPerf

MLPerf是业内首套衡量机器学习软硬件性能的通用基准,由图灵奖得主David Patterson联合谷歌和几所著名高校于2018年发起。

MLPerf基准联盟现有83家成员,包括谷歌、英伟达、微软、Facebook、阿里巴巴等73家企业和斯坦福、哈佛、多伦多大学等10所高校。

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2018年,MLPerf发布了首个AI训练测试基准v0.5,v0.7是第三个AI训练跑分榜单。去年,该组织还发布过AI推理测试基准v0.5,国产芯片阿里含光800曾获得多项第一。

榜单地址:

https://mlperf.org/training-results-0-7

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【责任编辑:张燕妮 TEL:(010)68476606】

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