2.69秒完成BERT训练，华为CANN5.0速度展示

目前经典模型BERT只需要2.69秒，ResNet只需要16秒。

啪，可以完成训练了！

这是华为全连接2021针对异构计算架构CANN 5.0发布的最新性能预热:

4K老电影AI修复，原本需要几天时间，现在几个小时就能完成，

针对不同车型进行智能优化，300款车型可获得30%的性能提升，

与训练推理框架不同，异构计算架构在设计时需要考虑硬件和软件的特点。

目的是尽可能提高AI模型的计算效率，减少训练和推理所占用的时间。

它的存在使得开发者在使用AI模型时能够最大化硬件的性能。

为什么异构计算架构很重要，升级后的CANN 5.0有何特点和优势。

我们采访了华为新兴计算业务副总裁金瑛，从CANN 5.0的功能解读中寻找答案。

什么是AI异构计算架构。

通常，人工智能模型分为两步首先选择一个框架来构建AI模型，如Caffe，Tensorflow，PyTorch，MindSpore等然后选择合适的硬件来训练AI模型

但是，在AI训练框架和硬件之间，其实有一个不可或缺的中间架构来优化AI模型在处理器上的运行性能，这就是AI异构计算架构。

与同构计算不同，异构计算是指高效，合理地将任务分配给不同的硬件，如用于浮点运算的GPU，用于神经网络运算的NPU，用于定制编程计算的FPGA.

面对各种AI任务，AI异构计算架构将充当引导者，根据硬件特性进行分工，以组合拳加速训练/推理速度，最大限度发挥异构计算优势。

如果我们不重视，当各种硬件处理AI任务时，可能会出现长跑运动员被迫举重的情况，硬件的计算能力和效率并不是最优的，甚至可能比单纯使用CPU/GPU还要慢。

目前，越来越多的企业和机构已经注意到异构计算架构的重要性，并开始布局相关技术，其中许多技术将向开发者开放。

但是当开发人员使用这些异构计算架构时，他们会逐渐发现一个问题:

很多AI异构计算架构基本都是针对一个或几个特定场景设计的，比如安全，客服等AI应用较为成熟的场景，对于为其他场景设计的AI模型，异构计算架构的性能会下降。

正如安全公司为了安全优化AI模型一样，这样的异构计算架构往往不具备平台通用性。

因此，开发者在训练不同的AI模型时，需要在不同异构计算架构的各种处理器之间反复跳转，寻找最高效的训练方法。

这期间不仅要学习各种算子库，张量编译器，调优引擎的特点，还要选择具体的训练框架，非常复杂。

相比之下，华为从2018年AI战略制定之初就选择了不同的路线。

华为新兴计算业务副总裁金瑛在接受采访时表示，

我们相信AI模型会逐渐从单一的，基于场景的模型走向通用的模型，而瑞星系列就是为整个场景设计的解决方案。

其中，瑞星CANN作为平台级异构计算架构，经过三年多的优化，迭代了四大版本。

现在，最新的预热版CANN 5.0已经在各种场景的模型和任务中展现出了不错的效果。

CANN 5.0升级带来了哪些新功能。

与正在崛起的CANN 3.0相比，跨代5.0版本带来三大优势:

Performance :AI模型训练/推理性能大幅提升，时间更短，

首次发布:推理引擎ATC Suite1.0，AI模型推理性能更高，功能更全面。

便利:代码开发调试进一步简化，包括支持混合编程等使用门槛较低

在性能方面，无论是训练规模，场景类型还是推理效率都有了很大的提升。

其中，在大规模集群列车上进行了测试

从上图可以看出，原本需要6.25秒训练的BERT模型，在CANN 5.0的加持下增加了一倍多，仅用了2.69秒就完成了训练至于ResNet，3.0版本需要28秒的训练，5.0版本重新进化到16秒

至于一些常用的小模型训练场景，5.0版本的性能提升也是明显的:

除了训练之外，5.0版本的推理性能在不同场景下也很不错。

显然，无论是训练还是推理，CANN 5.0都实现了更高效的任务调度和更好的性能提升。

功能上，CANN 5.0首次发布了升腾推理机的软件包ATC Suite1.0，包含模型压缩，张量编译，智能优化，媒体预处理硬加速等能力。

模型压缩，包括量化，稀疏，张量分解等工具像AMCT模型压缩工具一样，浮点数据可以被压缩以减小模型大小并加快推理速度

智能优化可以为用户提供在线调优能力，包括图分析，子图/算子自动调优，模型编译优化等进一步加快ATC的计算速度

此外，推理引擎还包括Ascend CL全栈能力调用，可以轻松处理多通道复杂音视频处理等特殊场景，以及ACE操作管理等功能，到达

于在线/离线切换的推理模式，也让部署场景更加灵活。

在便捷性上，5.0 版本又进一步降低了开发者的使用门槛。

例如，无需开发者手工修改代码，5.0 版本支持模型自动迁移。

又例如，进一步支持混合编程。相比于 3.0 的手动加载模型，5.0 版本在 App 中可以直接调用算子函数，自动完成编译加载并执行:

3.0 版本

5.0 版本

再例如，相比 3.0，5.0 版本现在还能自动生成算子测试代码，省去不少步骤:

可以说是对开发者新人也很友好了。

可是，相比于表面带来的更高性能，更全面的功能应用，异构计算架构的性能优化，并不如想象中随便调调参一般简单，而是需要大量的技术支撑。

性能优化有多难。

将原本需要跑上几天的模型训练时间，缩减到几小时甚至几秒，背后绝不仅仅靠的是硬件的堆叠。

其中 CANN 5.0 的一个关键技术，就是集群训练。

据金颖介绍，相对于单机训练，增加训练模型的机器数量，往往并不一定能收获线性的效率提升。

在训练过程中，多台机器虽然整体上拥有更多算力，但这些算力是分散的，彼此在进行数据交互的过程中，实际上又降低了训练效率，这也一直是集群训练的一个瓶颈。

昇腾选择用图计算的原理，来分析集群训练的流水线分布，内存分配，针对不同机器的特点进行了架构上的设计，合理分配各个节点中的内存和通讯时间，来提高机器整体的计算效率。

具体来说，CANN 5.0 版本在性能优化上，主要自研了 4 点技术:

其一，任务自动流水。

我们都在打游戏的时候感受过数据加载的痛苦，这是因为硬件需要一定的时间来反应，包括加载计算指令等，但在数据量大的情况下，这显然会极大地延缓整体计算时间。

5.0 实现了计算指令和数据载入的多流水并行，载入数据满足分段数据量时，不仅启动后续计算逻辑，还保持数据继续载入，进一步压榨硬件处理器的并行计算能力，实现任务衔接。

其二，算子深度融合。

算子是支持 AI 模型训练与推理的基本运算单元及组合，异构计算架构基本都要有自己的算子库5.0 版本重新定制了更灵活的算子融合规则，通过多个算子自动融合提升模型训练效率

其三，自适应梯度切分。

这项技术，是华为针对集群训练提出的智能梯度切分算法，具体针对模型训练中的迭代计算进行了优化。

CANN 5.0 能通过智能梯度切分算法，自动搜索出最优梯度参数切分方式，让计算和通信进一步并行执行，使得通信拖尾时间降至最低，梯度调优时间降低 90%。

其四，AutoTune 智能计算调优。

不同的 AI 模型，如果架构只用一种方式进行计算分配的话，势必会造成不适配的情况。

因此，CANN 5.0 研究出了智能数据切分技术，提出最优切分策略，确保每个计算单元被充分利用，平均性能提升 30% 以上。

5.0 版本也预置了海量模型优化，能极大地缩短开发者的调优时间。

如何评价昇腾 CANN 5.0。

一方面，无论是 AI 模型，还是硬件层面的架构优化，都是 AI 技术走向更复杂的通用化的一个体现。

对于 AI 模型来说，更加通用的模型，并非仅仅是参数越堆越多的结果。

目前的通用 AI 模型，无论从训练数据，还是架构设计本身来看，技术上都还有许多亟待完善的地方:由数据带来的模型偏见，架构设计的冗余和不可解释性。

显然，AI 模型面临的这些问题，不可能单纯通过模型变大来彻底得到解决。

对于硬件也是如此，当下 AI 行业对于算力需求的扩大，同样不可能只通过硬件的堆砌来填补空缺。

如何在单个硬件算力受限的情况下，充分利用每个硬件的性能，达到算力 1+1=2 甚至是＞2 的效果，是 AI 行业的每个参与者都必须思考的问题。

异构计算架构，是高效利用不同硬件算力的解决方案之一，对于它来说，通用化也是同样复杂的一个问题。

相比于单纯为某一场景，或某一功能而设计的专用异构计算架构，适用于全平台，全场景的通用型异构计算架构，从实现到优化上都要复杂得多。

这里的难度，不仅仅在于实现功能上的通用性，而是在同样场景下，将对 AI 模型的性能优化做得和专用架构一样好。

从这个角度来看，不可能存在一个一劳永逸的技术解决方案。

无论是 AI 模型还是异构计算架构，都必须不断推陈出新，打破自己和行业的固有认知，与时俱进，才可能在变幻莫测的时代浪潮中保持身位。

另一方面，回过头看历史潮流，仅凭创新，也不足以让技术实现可持续发展，究其根本，还是要回归现实，解决实际应用问题。

要守住过去继承下来的技术地位，又要迎头直面实实在在的新问题，对华为已是竞争中的必修课。

正如华为轮值董事长徐直军在全联接大会 2021 上所言:

数字化将注定是一个长期的过程，不可能一蹴而就。

我们所从事的这些技术领域，有幸处在变化最活跃的环节。

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