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英特爾至強(qiáng)處理器助力Aible加速生成式AI工作負(fù)載

—— 對于需要運(yùn)行生成式AI工作負(fù)載的企業(yè)來說,基于英特爾至強(qiáng)處理器的Aible無服務(wù)器解決方案可幫助其降低成本、提高智能化,并有效提升RAG及微調(diào)效率
作者: 時間:2024-07-01 來源:EEPW 收藏

近日,與端到端Serverless(無服務(wù)器)和增強(qiáng)型分析方案提供商合作,為企業(yè)客戶提供了創(chuàng)新的解決方案,助力其在不同代際的?至強(qiáng)? CPU上運(yùn)行與檢索增強(qiáng)生成(RAG)用例。此次合作包含了工程優(yōu)化和基準(zhǔn)測試項(xiàng)目,顯著增強(qiáng)了以低成本為企業(yè)客戶提供結(jié)果的能力,并幫助開發(fā)人員在應(yīng)用中部署AI。在雙方的通力合作下,該可擴(kuò)展、高效的AI解決方案可通過高性能硬件幫助客戶迎接AI挑戰(zhàn)。

本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/202407/460516.htm

數(shù)據(jù)中心與人工智能事業(yè)部高級首席工程師Mishali Naik表示:“現(xiàn)在,客戶正在尋求高效的企業(yè)級解決方案以充分釋放AI潛力。我們與的合作,也表明了英特爾正與行業(yè)緊密協(xié)作,推動AI創(chuàng)新,降低客戶使用英特爾運(yùn)行最新生成式AI的門檻?!?/p>

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英特爾

的生成式AI性能:Aible的解決方案展示了CPU如何顯著提升從運(yùn)行語言模型至RAG的一系列最新AI性能?;卺槍τ⑻貭柼幚砥鞯膬?yōu)化,Aible技術(shù)采用高效、智能的“端到端無服務(wù)器”方法,僅在產(chǎn)生用戶請求時才會進(jìn)行資源消耗。例如,基于用戶查詢,向量數(shù)據(jù)庫僅需幾秒即可激活并檢索相關(guān)信息,而語言模型同樣只需簡單啟動即可處理并響應(yīng)用戶請求,這種按需操作的運(yùn)行模式有助于企業(yè)降低總擁有成本(TCO)。

雖然在多數(shù)情況下,RAG功能需通過利用GPU和加速器的并行處理能力來實(shí)現(xiàn),但Aible的無服務(wù)器技術(shù)與英特爾至強(qiáng)處理器相結(jié)合,可使RAG用例完全由CPU來驅(qū)動。性能數(shù)據(jù)顯示,多款不同代際的英特爾至強(qiáng)處理器均可高效運(yùn)行RAG

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配置詳細(xì)信息如圖,結(jié)果可能會有不同

重要意義:Aible通過無服務(wù)器的方式使用CPU,可在多個客戶之間更為安全地共享底層計算資源,從而幫助客戶有效降低生成式AI項(xiàng)目的運(yùn)營成本。這種降低成本的方式可以類比為用戶僅需在使用時購買電力,而非直接租賃發(fā)電機(jī)。此外,隨著生成式AI需求的增長,性能優(yōu)化和節(jié)能降耗變得愈發(fā)重要。Aible所提供的基于CPU的服務(wù),為客戶提供了一種經(jīng)濟(jì)、高效的解決方案。

根據(jù)Aible的基準(zhǔn)測試分析,當(dāng)客戶采用基于CPU的無服務(wù)器解決方案運(yùn)行RAG模型時,成本節(jié)省可高達(dá)55倍1。大幅降低的成本證明了Aible獨(dú)家方法的有效性,同時這種無服務(wù)器的CPU采用方式也減少了通過共享服務(wù)或?qū)S梅?wù)器構(gòu)建更為昂貴的、基于GPU的基礎(chǔ)設(shè)施需求。

此次英特爾及英特爾實(shí)驗(yàn)室與Aible的合作,共同優(yōu)化了至強(qiáng)處理器上的AI工作負(fù)載。值得一提的是,通過優(yōu)化Aible針對AVX-512的代碼,Aible在至強(qiáng)處理器上實(shí)現(xiàn)了顯著的性能及吞吐量提升,這也彰顯了戰(zhàn)略性的軟件優(yōu)化對于整體效率的影響。

在Aible平臺的支持下,RAG模型與英特爾至強(qiáng)處理器的結(jié)合可推動以下應(yīng)用落地:

●   自然語言處理(NLP)

●   推薦系統(tǒng)

●   決策支持系統(tǒng)

●   內(nèi)容生成

英特爾與Aible的合作始于第四代至強(qiáng)處理器的發(fā)布。此后,雙方針對至強(qiáng)處理器的AI工作負(fù)載、代碼和庫進(jìn)行了一系列優(yōu)化,并大幅提升了Aible的產(chǎn)品性能。

1 英特爾不控制或?qū)徲嫷谌綌?shù)據(jù)。您可咨詢其他來源以評估準(zhǔn)確性。

配置詳情:

1節(jié)點(diǎn),2x英特爾?至強(qiáng)? Platinum 8280L CPU,2.70GHz, 28核心,HT開啟,Turbo開啟,NUMA 2,集成加速器可用[已使用]:DLB 0 [0],DSA 0 [0],IAA 0 [0],QAT 0 [0],總內(nèi)存384GB (12x32GB DDR4 2933 MT/s [2934 MT/s]),BIOS SE5C620.86B.02.01.0017.110620230543,微碼0x5003604,2x以太網(wǎng)連接X722用于10GBASE-T,1x 894.3G英特爾SSDSC2KB96,1x 1.8T英特爾SSDPE2KX020T8,2x 3.7T英特爾SSDPE2KX040T8,Red Hat Enterprise Linux 8.9 (Ootpa),4.18.0-513.18.1.el8_9.x86_64,WORKLOAD=Aible端到端RAG-LLM,模型=Mistral-7B-OpenOrca-GGUF,all-MiniLM-L6-v2,gcc 12.2.0,IntelLLVM 2024.0.2,llama.cpp,ChromaDB,Langchain,oneAPI基礎(chǔ)容器2024.0.1-devel-ubuntu22.04?;谟⑻貭?3/07/24的測試。

1節(jié)點(diǎn),2x英特爾?至強(qiáng)? Platinum 8462Y+,32核心,HT開啟,Turbo開啟,NUMA 2,集成加速器可用[已使用]:DLB 2 [0],DSA 2 [0],IAA 2 [0],QAT 2 [0],總內(nèi)存512GB (16x32GB DDR5 4800 MT/s [4800 MT/s]),BIOS 05.12.00,微碼0x2b0004d0,2x BCM57416 NetXtreme-E Dual-Media 10G RDMA以太網(wǎng)控制器,2x以太網(wǎng)控制器E810-C for QSFP,2x 3.5T三星MZQL23T8HCLS-00B7C,1x 1.8T三星MZ1L21T9HCLS-00A07,Red Hat Enterprise Linux 8.9 (Ootpa),4.18.0-513.18.1.el8_9.x86_64,WORKLOAD=Aible端到端RAG-LLM,模型=Mistral-7B-OpenOrca-GGUF,all-MiniLM-L6-v2,gcc 12.2.0,IntelLLVM 2024.0.2,llama.cpp,ChromaDB,Langchain,oneAPI基礎(chǔ)容器2024.0.1-devel-ubuntu22.05?;谟⑻貭?3/07/24的測試。

 1節(jié)點(diǎn),2x英特爾?至強(qiáng)? PLATINUM 8562Y+,32核心,HT開啟,Turbo開啟,NUMA 2,集成加速器可用[已使用]:DLB 2 [0],DSA 2 [0],IAA 2 [0],QAT 2 [0],總內(nèi)存512GB (16x32GB DDR5 5600 MT/s [5600 MT/s]),BIOS 3B05.TEL4P1,微碼0x21000161,2x以太網(wǎng)控制器X710用于10GBASE-T,2x以太網(wǎng)控制器E810-C for QSFP,1x 894.3G英特爾SSDSC2KG96,1x 3.5T三星MZQL23T8HCLS-00A07,3x 3.5T三星MZQL23T8HCLS-00B7C,Red Hat Enterprise Linux 8.9 (Ootpa),4.18.0-513.18.1.el8_9.x86_64,WORKLOAD=Aible端到端RAG-LLM,模型=Mistral-7B-OpenOrca-GGUF,all-MiniLM-L6-v2,gcc 12.2.0,IntelLLVM 2024.0.2,llama.cpp,ChromaDB,Langchain,oneAPI基礎(chǔ)容器2024.0.1-devel-ubuntu22.06?;谟⑻貭?3/07/24的測試。



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