Microsoft 的目標(biāo)是，通過結(jié)合使用 Azure 與 NVIDIA GPU 和 Triton 推理軟件，率先將一系列強(qiáng)大的 AI Transformer 模型投入生產(chǎn)用途。

如果您的軟件能喚起人們喜悅的淚水，您就是在傳播歡樂。

Translator 是一項(xiàng) Microsoft Azure 認(rèn)知服務(wù)，通過應(yīng)用一些規(guī)模龐大的 AI 模型來幫助更多人進(jìn)行交流。

“有太多精彩的故事可以講了!” Translator 開發(fā)經(jīng)理 Vishal Chowdhary 表示。

比如，在 2010 年海地遭受 7.0 級地震后，在短短 5 天的沖刺期里為相關(guān)應(yīng)用緊急添加海地克里奧爾語支持，進(jìn)而為救援人員提供幫助。再比如，祖父母在使用這款軟件，與講著他們不懂的語言的遠(yuǎn)方孫輩進(jìn)行第一次實(shí)時(shí)交流時(shí)，感動(dòng)到哽咽。

雄心勃勃的目標(biāo)

“我們的愿景是，讓成千上萬的開發(fā)者都已經(jīng)在使用的這個(gè) API，能打破不同語言、不同模式之間的阻礙。” Chowdhary 說。

考量全球現(xiàn)行的語言大約有 7000 種，這真的是個(gè)雄心勃勃的目標(biāo)。

因此，團(tuán)隊(duì)采用了一種強(qiáng)大而復(fù)雜的工具，即是混合專家系統(tǒng)(MoE)AI 方法。

在推動(dòng)自然語言處理快速發(fā)展進(jìn)步的 Transformer 模型中，這是非常先進(jìn)的一種。它具有 50 億個(gè)參數(shù)，其規(guī)模比團(tuán)隊(duì)在生產(chǎn)過程中用于自然語言處理的最大模型大了 80 倍。

MoE 模型涉及到龐大的計(jì)算量，很難找到能將其投入生產(chǎn)環(huán)境中使用的用戶。在初始測試中，基于 CPU 的服務(wù)器無法滿足團(tuán)隊(duì)要在一秒鐘內(nèi)完成翻譯一個(gè)文檔的要求。

27 倍的提速

隨后，該團(tuán)隊(duì)使用 NVIDIA Triton 推理服務(wù)器(本周 GTC 大會上宣布的 NVIDIA AI Enterprise 2.0 平臺的其中一部分)在加速系統(tǒng)上進(jìn)行了測試。

Chowdhary 說：“借助 NVIDIA GPU 和 Triton，我們得以實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，且非常高效。”

事實(shí)上，相較于未經(jīng)優(yōu)化的 GPU 運(yùn)行時(shí)，該團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)了高達(dá) 27 倍的提速。

“這讓我們可以構(gòu)建一個(gè)模型來執(zhí)行不同的語言理解任務(wù)，例如匯總、生成文本和翻譯等，而不必為每個(gè)任務(wù)開發(fā)單獨(dú)的模型。” 負(fù)責(zé)監(jiān)督測試的 Microsoft 首席研究員 Hanny Hassan Awadalla 表示。

Triton 如何提供幫助

Microsoft 的模型能將大型任務(wù)(如翻譯多個(gè)文檔)拆分為許多個(gè)小任務(wù)，在每個(gè)小任務(wù)中翻譯幾百個(gè)句子。Triton 的動(dòng)態(tài)批處理功能將諸多此類請求整合起來，從而充分利用 GPU 的強(qiáng)大功能。

對于 Triton 使用 CPU、GPU 或其他加速器在各種模式下運(yùn)行各種模型的能力，讓該團(tuán)隊(duì)贊不絕口。

Chowdhary 的團(tuán)隊(duì)十多年來一直在開發(fā)大規(guī)模分布式系統(tǒng)。Chowdhary 表示：“這種解決方案周到地考慮了我的工作場景，提供了我想要的各種功能，就像是我給自己親手定制的解決方案一樣。

在幕后，有兩個(gè)軟件組件是 Triton 取得成功的關(guān)鍵。一個(gè)是 NVIDIA 擴(kuò)展型 FasterTransformer，這是一個(gè)處理推理計(jì)算的軟件層，可支持 MoE 模型。另一個(gè)是 CUTLASS，這是一個(gè) NVIDIA 數(shù)學(xué)庫，有助于高效實(shí)現(xiàn)模型。

在四周內(nèi)提供已驗(yàn)證的原型

盡管測試十分復(fù)雜，但該團(tuán)隊(duì)通過與 NVIDIA 工程師合作并運(yùn)用 Triton 的強(qiáng)大力量，在不到一個(gè)月的時(shí)間內(nèi)就獲得了可投入正常運(yùn)轉(zhuǎn)的端到端原型。

“在如此之短的時(shí)間內(nèi)制作出一款達(dá)到可發(fā)布程度的產(chǎn)品，這樣的效率實(shí)在令人印象深刻，對此我真的非常感激。” Awadalla 這樣說道。

雖然這是該團(tuán)隊(duì)第一次使用 Triton，但 “我們使用它來發(fā)布 MoE 模型，不用花費(fèi)太多力氣就重新構(gòu)建了運(yùn)行時(shí)環(huán)境，現(xiàn)在我衷心希望在我們的長期托管系統(tǒng)中納入這款解決方案。” Chowdhary 補(bǔ)充表示。

采取后續(xù)措施

加速后的服務(wù)將采用審慎的步驟實(shí)施，初期會用于少數(shù)幾種主要語言的文檔翻譯。

Chowdhary 表示：“我們的最終目標(biāo)是，讓客戶能在所有場景中通過透明的方式獲享這些新模型的優(yōu)點(diǎn)。”

這項(xiàng)工作是 Microsoft 的一項(xiàng)涉獵更廣泛的計(jì)劃的一部分。其目的是推動(dòng) Office 和 Teams 等眾多產(chǎn)品的進(jìn)步，幫助各類開發(fā)者與客戶(從專注于打造一款應(yīng)用的小型公司到財(cái)富 500 強(qiáng)企業(yè))取得發(fā)展。

為了給這一計(jì)劃鋪平道路，Awadalla 的團(tuán)隊(duì)于去年 9 月發(fā)表了一項(xiàng)研究成果，介紹如何在 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 上訓(xùn)練具有多達(dá) 2 千億個(gè)參數(shù)的 MoE 模型。自那之后，該團(tuán)隊(duì)還在具有超過 3 千億個(gè)參數(shù)的模型上使用 80G 版本的 A100 GPU，將性能提升了 8 倍。

Adawalla 表示：“為了更好地表示更多的語言，尤其是我們手頭沒有太多數(shù)據(jù)的語言，模型必定會越來越大。”

原文標(biāo)題：GTC22 | 促進(jìn)人際交流：微軟使用 NVIDIA Triton 改善 Translator 翻譯工具的 AI 質(zhì)量和效率

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審核編輯：湯梓紅