AWS Inferentia 和 Trainium 上的 AI 模型优化

使用 AWS Neuron SDK 加速 ML 的技巧照片由 julien Tromeur 在 Unsplash 上拍摄我们正处于人工智能的黄金时代,尖端模型颠覆了行业并准备改变我们所知的生活。推动这些进步的是越来越强大的人工智能加速器,例如 NVIDIA H100 GPU、Google Cloud TPU、AWS 的 Trainium 和 Inferentia 芯片等。随着选项数量的增加,选择最适合我们的机器学习 (ML) 工作负载的平台的挑战也随之而来——考虑到与 AI 计算相关的高成本,这是一个至关重要的决定。重要的是,对每个选项进行全面评估需要确保我们最大限度地利用它以充分利用其功能。在这篇文章中,我们将回顾几种使用 AWS Neuron SDK 在 AWS 定制的 AI 芯片上优化 ML 工作负载的技术。这是我们正在进行的系列文章的延续,这些文章重点介绍了跨各种平台和环境的 ML 模型性能分析和优化(例如,请参阅此处和此处)。虽然我们的主要重点是 ML 训练工作负载和 AWS Inferentia2,但讨论的技术也适用于 AWS Trainium。(回想一下,尽管 AWS Inferentia 主要设计为 AI 推理芯片,但我们之前也证明了它在训练任务中的有效性。)一般来说,性能优化是一个迭代过程,其中包括性能分析步骤,以适当地识别性能瓶颈和

来源:走向数据科学

AI模型优化AWS推理和Trainium

用AWS神经元SDK加速ML的提示

Julien Tromeur Unplash

我们处于AI的黄金时代,尖端的模型破坏了行业,并准备改变我们所知道的生活。为这些进步提供动力的是越来越强大的AI加速器,例如NVIDIA H100 GPU,Google Cloud TPU,AWS的Trainium和Pebleentia芯片等等。随着选项的越来越多,挑战是为我们的机器学习(ML)工作负载选择最佳的平台,这是一个至关重要的决定,考虑到与AI计算相关的高成本。重要的是,对每种选择的全面评估都必须确保我们最大限度地利用其充分利用其功能。

nvidia h100 gpus Google Cloud TPU AWS的火车 推理 选择最佳平台

在这篇文章中,我们将审查使用AWS Neuron SDK在AWS定制的AI芯片上优化ML工作量的几种技术。这延续了我们正在进行的一系列帖子,这些帖子着重于ML模型性能分析和跨各种平台和环境的优化(例如,请参见此处和此处)。虽然我们的主要重点是ML培训工作量和AWS推理2,但讨论的技术也适用于AWS Trainium。 (回想一下,尽管AWS推理主要是作为AI推理芯片设计的,但我们以前也证明了其在训练任务中的有效性。)

aws Neuron SDK 在这里 先前演示

一般来说,性能优化是一个迭代过程,其中包括一个绩效分析步骤,以适当地识别绩效瓶颈和资源不足(例如,请参见此处)。但是,由于我们将讨论的技术是通用的(即,无论其性能概况如何,它们都可能适用于任何模型),因此我们将与Neuron SDK的性能分析讨论推迟到将来的帖子。

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