編譯：ronghuaiyang
導讀
微軟剛剛開源了Transformer的突破性優化，大大提升了CPU和GPU上的推理速度。
用於自然語言處理的最流行的深度學習模型之一是BERT。由於需要大量的計算，在大規模推斷上BERT計算量非常大，甚至在嚴格的延遲約束下都不可能。最近，我們分享了“Bing has improved BERT inference on GPU for its real-time”，在必應的延遲限制內，每秒服務超過100萬個BERT推斷。我們很高興地宣佈，微軟已經在ONNX Runtime中開源了這些優化的增強版本，並將它們擴展到GPU和CPU上。
有了ONNX Runtime，人工智能開發人員現在可以很容易地在CPU和GPU硬件上生產出高性能的大型transformer模型，使用和微軟一樣的技術來服務客戶。
Bing裡的自然語言處理
為了向我們的客戶提供最相關的結果，Bing使用了最先進的自然語言處理(NLP)技術來更好地理解用戶查詢、網頁和其他文檔。NLP的一個關鍵組件是語言表示模型，如BERT、RoBERTa或MT-DNN。必應開發和調優了自己的語言表徵模型，用於網絡搜索，問答，以及圖像的描述等任務上面。
然而，在實時生產環境中使用大型的transformer network會帶來延遲和成本方面的挑戰，因為為每個查詢運行12層或24層的BERT在計算上非常昂貴。正如去年11月宣佈的那樣，我們首先使用知識蒸餾將較大的模型濃縮成一個三層的BERT模型，沒有顯著的精度損失，顯著降低了計算成本。但是，經過提煉的三層BERT模型仍然以77ms的延遲為基準，每秒運行數百萬個查詢和文檔的速度仍然非常昂貴。為了進一步優化，使用c++ api重新實現了整個模型，充分利用了GPU架構，與CPU相比，該架構實現了800x的吞吐量提升。
一旦這些優化在Bing產品中成功使用，就有更多的事情要做。由於這些大型的transformer network可用於web搜索之外的更多NLP任務，所以我們需要一種簡單的方法來為其他人共享這些有益的工作。當前的解決方案要求每個模型開發人員使用我們的c++庫重新實現模型，這是非常耗時的。為了進一步普及transformer推理並使其他人能夠從這些改進中獲益，我們進一步優化了它們，將它們擴展到CPU，並在ONNX Runtime中開放它們的源代碼。
使用ONNX Runtime實現17x BERT推理加速
ONNX Runtime是一個高性能的機器學習模型推理引擎。它與PyTorch、TensorFlow以及許多其他支持ONNX標準的框架和工具兼容。ONNX Runtime設計了一個開放和可擴展的體系結構，通過利用內置的圖形優化和跨CPU、GPU和邊緣設備的各種硬件加速功能，可以輕鬆地優化和加速推理。ONNX Runtime可以很容易地插入到你的技術堆棧中，因為它可以在Linux、Windows、Mac和Android上工作，並且為Python、c#、c++、C和Java提供了方便的api。
像BERT這樣的Transformer模型由許多操作符組成。圖形優化，從小的圖形簡化和節點清除到更復雜的節點融合和佈局優化，是構建在ONNX Runtime中的一項基本技術。由於BERT模型主要由堆疊的Transformer單元組成，我們通過將多個基本運算符的關鍵子圖融合成CPU和GPU的單一內核來優化每個單元，包括Self-Attention層、LayerNormalization層和Gelu層。這大大減少了大量基本計算之間的內存複製。
另外，在Self-Attention的CPU實現中，根據Self-Attention heads的數量對矩陣Q、K、V的列進行了劃分。通過這種優化，我們可以顯著提高並行性，並充分利用可用的CPU內核。並且，Q、K、V全連接後的轉置運算可以在GEMM中進行計算，進一步降低了計算成本。
通過這些優化，ONNX Runtime在Azure標準NC6S_v3 (GPU V100)上對128個序列長度和批大小為1的BERT-SQUAD執行推理：
- 12層 fp16 BERT-SQUAD為1.7ms。
- 24層 fp16 BERT-SQUAD為4.0ms。
下面是ONNX Runtime上3層fp32 BERT與128序列長度的詳細的性能數字。在CPU上，我們看到了17x的加速，在GPU上，我們看到了超過3倍的加速。
在全局大規模使用ONNX Runtime推理
隨著最新的BERT優化在ONNX Runtime可用，Bing將transformer推理代碼庫轉換為聯合開發的ONNX Runtime。ONNX不僅在Bing流量範圍內對大型transformer網絡進行了推理，而且新的優化還降低了Bing的延時。此外，Bing發現ONNX Runtime更容易使用，並將新場景優化的重用時間從幾天縮短到幾個小時。
除了Bing之外，ONNX Runtime還被微軟的數十種產品和服務所部署，包括Office、Windows、Cognitive services、Skype、Bing Ads和PowerBI等。ONNX Runtime用於計算機視覺、語音、語言處理、預測等各種模型。與以前的推理解決方案相比，團隊在相同的硬件上實現了最多18倍的性能改進。
開始使用BERT加速
你可以利用微軟的技術在你自己的產品中使用的相同的加速，不管你是針對雲還是智能邊緣，或者你是使用cpu還是gpu。我們開始：
- 使用或從流行的框架(如PyTorch或TensorFlow)加載預訓練的模型。
- 通過從PyTorch導出或從TensorFlow/Keras轉換為ONNX格式，為優化推斷準備模型。
- 使用ONNX Runtime進行跨多個平臺和硬件的高性能推理。
我們提供了PyTorch BERT加速：http://aka.ms/pytorchbertwithort和TensorFlow BERT加速：http://aka.ms/tfbertwithort的示例代碼。
英文原文：https://cloudblogs.microsoft.com/opensource/2020/01/21/microsoft-onnx-open-source-optimizations-transformer-inference-gpu-cpu/
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