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Intel三条线优化阿里云通义千问2模型:720亿参数轻松拿捏

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    快科技6月7日消息,Intel官方宣布,旗下数据中心、客户端、边缘AI解决方案均已经为阿里云通义千问2(Qwen2)的全球发布提供支持,已取得ModelScope、阿里云PAI、OpenVINO等诸多创新成果。

    为了最大限度地提升诸通义千问2等大模型的效率,Intel进行了全面的软件优化,包括高性能融合算子、平衡精度和速度的先进量化技术等。

    Intel还采用KV Caching、PagedAttention机制和张量并行,提高推理效率。

    Intel的硬件也可利用软件框架和工具包进行加速,并获得出色的大模型推理性能,包括PyTorch以及Intel PyTorch扩展包、OpenVINO工具包、DeepSpeed、Hugging Face库、vLLM。

    首先看Intel Gaudi AI加速器,专为生成式AI、大模型的高性能加速而设计,最新版的Gaudi Optimum可以轻松部署新号的大模型。

    Intel使用Gaudi 2,对70亿参数、720亿参数的通义千问2模型的推理和微调吞吐量进行了基准测试,以下为详细性能指标和测试结果:

    70亿参数通义千问2在单颗Gaudi 2加速器上的推理

    720亿参数通义千问2在八颗Gaudi 2加速器上的推理

    通义千问2 FP8在Gaudi 2加速器上的推理

    通义千问2在Gaudi 2加速器上的微调

    再看Intel至强处理器,作为通用平台具有广泛的可用性,适用于各个规模的数据中心,对于希望快速部署AI解决方案、没有专项基础设施企业非常理想。

    至强处理器的每个核心都内置了Intel AMX高级矩阵扩展,可以处理多样化的AI工作负载,并加速AI推理。

    以上是在五代可扩展至强上运行阿里云ecs.ebmg8i.48xlarge实例,通义千问2的下一个推理token延迟情况。

    最后是消费级的AI PC,可以在本地部署大模型,既然可以使用处理器内置GPU核显、NPU AI引擎,也可以搭配独立的锐炫显卡。

    以下展示了AI PC运行15亿参数的通义千问2:

    酷睿Ultra 7 165H上的通义千问2推理

    酷睿 Ultra 7 165H上的通义千问2下一个token延迟

    锐炫A770 16GB显卡上的通义千问2下一个token延迟

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