Graphcore IPU-M2000在首個benchmark測試中顯著優(yōu)于GPU

12月10日消息,Graphcore為其最新的AI計算系統(tǒng)——IPU-M2000和縱向擴展的IPU-POD64發(fā)布了第一套性能benchmark。以下為具體內(nèi)容。

在各種流行的模型中,Graphcore技術(shù)在訓(xùn)練和推理方面均顯著優(yōu)于NVIDIA的A100(基于DGX)。

亮點包括:

訓(xùn)練

EfficientNet-B4:吞吐量高18倍

ResNeXt-101:吞吐量高3.7倍

BERT-Large:與DGX A100相比,在IPU-POD64上的訓(xùn)練時間快5.3倍(比雙DGX系統(tǒng)縮短2.6倍)

推理

LSTM:以更低時延實現(xiàn)吞吐量提升超過600倍

EfficientNet-B0:吞吐量提升60倍/時延縮短超過16倍

ResNeXt-101:吞吐量提升40倍/時延縮短10倍

BERT-Large:以更低的時延實現(xiàn)吞吐量提升3.4倍

Benchmark中包括了BERT-Large(基于Transformer的自然語言處理模型)在IPU-POD64的全部64個處理器上運行的結(jié)果。

BERT-Large的訓(xùn)練時間比最新的NVIDIA DGX-A100快5.3倍(比雙DGX設(shè)置快2.6倍以上),這一結(jié)果彰顯了Graphcore的IPU-POD橫向擴展解決方案在數(shù)據(jù)中心的優(yōu)勢,以及Poplar軟件棧管理復(fù)雜工作負載的能力,這些工作負載能夠利用多個處理器并行工作。

Graphcore軟件高級副總裁Matt Fyles在對測試結(jié)果發(fā)表評論時說:“這一整套全面的benchmark表明Graphcore的IPU-M2000和IPU-POD64在許多流行模型上的性能均優(yōu)于GPU。”

“諸如EfficientNet之類的新型模型的benchmark特別具有啟發(fā)性,因為它們證明了AI的發(fā)展方向越來越傾向于IPU的專業(yè)架構(gòu),而非圖形處理器的傳統(tǒng)設(shè)計。”

“客戶需要能夠處理稀疏性以高效運行大規(guī)模模型的計算系統(tǒng),而這正是Graphcore IPU所擅長的。在這種客戶需求的趨勢下,差距只會不斷擴大。”

Graphcore為阿里云HALO定制代碼正式在GitHub開源

Graphcore是阿里云HALO的合作伙伴之一,為阿里云HALO定制開發(fā)的代碼odla_PopArt已經(jīng)在HALO的GitHub上開源,具體請見https://github.com/alibaba/heterogeneity-aware-lowering-and-optimization

MLCommons

除了發(fā)布其AI計算系統(tǒng)的全面benchmark外,Graphcore還宣布,其已經(jīng)加入新成立的MLPerf下屬機構(gòu)MLCommons,成為MLCommons的會員。

Graphcore將從2021年開始參加MLCommons的比較benchmark測試。更多信息,請參閱MLCommons的成立公告。

現(xiàn)已出貨

Graphcore最新benchmark的發(fā)布與IPU-M2000和IPU-POD64系統(tǒng)向全球客戶的推出時間剛好一致。一些早期發(fā)貨的產(chǎn)品已經(jīng)在數(shù)據(jù)中心安裝并運行。

銷售工作得到了Graphcore全球合作伙伴網(wǎng)絡(luò)以及公司在歐洲、亞洲和美洲的銷售人員和現(xiàn)場工程團隊的支持。

PyTorch和Poplar 1.4

Graphcore用戶現(xiàn)在可以利用Poplar SDK 1.4,包括全面的PyTorch支持。PyTorch已成為從事尖端AI研究的開發(fā)人員的首選框架,在更廣泛的AI社區(qū)中也收獲了大批的追隨者,并且追隨者的數(shù)量還在快速增長。

PapersWithCode的最新數(shù)據(jù)顯示,在具有關(guān)聯(lián)代碼的已發(fā)表論文中,47%的論文使用了PyTorch框架(2020年9月)。

額外補充的PyTorch支持,再加上Poplar對TensorFlow的現(xiàn)有支持,這意味著絕大多數(shù)AI應(yīng)用程序現(xiàn)在都可以輕松部署在Graphcore系統(tǒng)上。

與Poplar軟件棧的其他元素一樣,Graphcore正在將其用于IPU接口庫的PyTorch開源,從而使社區(qū)能夠?qū)yTorch的開發(fā)做出貢獻,并且加速PyTorch的開發(fā)。

關(guān)于IPU-M2000和IPU-POD

IPU-Machine:M2000(IPU-M2000)是一臺即插即用的機器智能計算刀片,旨在輕松部署并為可大規(guī)模擴展的系統(tǒng)提供支持。

纖巧的1U刀片可提供1 PetaFlop的機器智能計算能力,并在機箱內(nèi)部納入針對AI橫向擴展進行了優(yōu)化的集成網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。

每個IPU-Machine:M2000(IPU-M2000)均由Graphcore的4個新型7納米Colossus™MK2 GC200 IPU處理器提供動力,并得到Poplar®軟件棧的完全支持。

IPU-POD64是Graphcore的橫向擴展解決方案,包括16臺IPU-M2000,這些機器使用Graphcore的超高帶寬IPU-Fabric™技術(shù)進行了預(yù)先配置和連接。

IPU-POD64專為需要大規(guī)模AI計算功能的客戶而設(shè)計,既可以跨多個IPU運行單個工作負載以進行并行計算,也可以通過Graphcore的Virtual-IPU軟件供多個用戶共享使用。

附Graphcore MK2 Benchmarks具體表現(xiàn):

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2020-12-10
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