NVIDIA GPU再创壮举，距真正会话AI又进一步！

会话 AI 服务已经存在多年，但不论是聊天机器人，还是智能个人助理或搜索引擎，其理解能力很难达到与人类相当的水平。主要瓶颈则在于超大型AI模型的实施部署无法实现。正因如此，不论是Google、Microsoft、Facebook，还是阿里巴巴、百度等，都在模型的部署方面孜孜以求。

NVIDIA于太平洋时间8月13日宣布重大突破：BERT训练时间实现创纪录的53分钟，推理时间缩短至2毫秒，并构建了迄今为止同类型中最大的语言模型，使得实时会话 AI与用户进行互动时更为自然。

超大模型面前，GPU再证强大可扩展性

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是世界上最先进的AI语言模型之一，Google于去年发布不久就刷爆AI业界。作为一种新型的语言模型，它只需一个额外的输出层对预训练BERT进行微调就可以满足各种任务，而无需再对模型进行修改，实现了在11项NLP任务上取得突破进展。

在对BERT模型进行训练时，NVIDIA使用搭载了92台 NVIDIA DGX-2H系统的 NVIDIA DGX SuperPOD运行该模型的大型版本，凭借1472个NVIDIA V100 GPU的强大性能，NVIDIA将BERT-Large的典型训练时间从几天缩短至仅仅 53 分钟。

此外，NVIDIA还在单独一台NVIDIA DGX-2系统上执行了BERT-Large 模型的训练任务，用时也仅为 2.8天，充分体现了GPU在会话 AI 方面的可扩展性。

推理方面，借助于运行了NVIDIA TensorRT的NVIDIA T4 GPU，NVIDIA 执行 BERT-Base SQuAD数据集的推理任务，用时仅为2.2毫秒，远低于许多实时应用程序所需的10毫秒处理阈值；与使用高度优化的CPU代码时所测得的40多毫秒相比，有着显著改进。

对此，NVIDIA 深度学习应用研究副总裁 Bryan Catanzaro 表示，“对于适用于自然语言的AI而言，大型语言模型正在为其带来革新。NVIDIA 所取得的突破性工作成果加速了这些模型的创建，它们能够帮助解决那些最为棘手的语言问题，让我们距离实现真正的会话 AI 更进了一步。

NVIDIA BERT推理解决方案Faster Transformer宣布开源

开发者们对于更大模型的需求正在日益增长，NVIDIA 研究团队基于Transformer构建并训练了世界上最大的语言模型。Transformer是BERT的技术构件，正被越来越多的其他自然语言AI模型所使用。NVIDIA定制的模型包含83亿个参数，是BERT-Large的24 倍。

2017年12月Google在论文“Attention is All You Need”中首次提出了Transformer，将其作为一种通用高效的特征抽取器。至今，Transformer已经被多种NLP模型采用，比如BERT以及上月发布重刷其记录的XLNet，这些模型在多项NLP任务中都有突出表现。在NLP之外，TTS、ASR等领域也在逐步采用Transformer。可以预见，Transformer这个简洁有效的网络结构会像CNN和RNN一样被广泛采用。

不过，虽然Transformer在多种场景下都有优秀表现，但是在推理部署阶段，其计算性能却受到了巨大的挑战：以BERT为原型的多层Transformer模型，其性能常常难以满足在线业务对于低延迟（保证服务质量）和高吞吐（考虑成本）的要求。以BERT-BASE为例，超过90%的计算时间消耗在12层Transformer的前向计算上。因此，一个高效的Transformer 前向计算方案，既可以为在线业务带来降本增效的作用，也有利于以Transformer结构为核心的各类网络在更多实际工业场景中落地。

NVIDIA GPU计算专家团队针对Transformer推理提出的性能优化方案Faster Transformer宣布开源，其底层基于CUDA和cuBLAS，是一个BERT Transformer 单层前向计算的高效实现，其代码简洁明了，后续可以通过简单修改支持多种Transformer结构。目前优化集中在编码器（encoder）的前向计算（解码器decoder开发在后续特性规划中），能够助力于多种BERT的应用场景。Faster Transformer对外提供C++ API，TensorFlow OP 接口，以及TensorRT插件，并提供了相应的示例，用以支持用户将其集成到不同的线上应用代码中。

2021年15%的客服互动将通过AI完成

预计未来几年，基于自然语言理解的 AI 服务将呈指数级增长。根据Juniper Research 的研究表明，在未来4年中，仅数字语音助手的数量就将有望从25 亿攀升到 80 亿。此外，据Gartner预计，到 2021 年，15%的客服互动都将通过AI完成，相比2017年将增长4倍。

当前，全球数以百计的开发者都使用 NVIDIA 的 AI 平台，来推进他们自己的语言理解研究并创建新的服务。

Microsoft Bing正在通过先进的 AI 模型和计算平台，为客户提供更好的搜索体验。通过与 NVIDIA 密切合作，Bing 使用 NVIDIA GPU（Azure AI 基础设施的一部分）进一步优化了热门自然语言模型 BERT 的推理功能，从而大幅提升了 Bing 于去年部署的排名搜索的搜索质量。与基于 CPU 的平台相比，使用 Azure NVIDIA GPU 进行推理，延迟降低了一半，吞吐量提升了5倍。

多家初创公司（例如Clinc、Passage AI 和Recordsure等）正在使用 NVIDIA的AI平台为银行、汽车制造商、零售商、医疗服务提供商、旅行社和酒店等客户构建先进的会话 AI 服务。据悉，中国市场也有相应的合作伙伴，日后将进一步公开。

会话AI才是真正意义上的人工智能的基本特征，不论是语言模型还是训练、推理，底层技术的逐步强大，才是实现这一切的基础。距离我们所期望的人工智能虽然还很遥远，但技术上的每一次突破都值得记载。

推理类型语言模型用户

免责声明：本网信息来自于互联网，目的在于传递更多信息，并不代表本网赞同其观点。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实，对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺，并请自行核实相关内容。本站不承担此类作品侵权行为的直接责任及连带责任。如若本网有任何内容侵犯您的权益，请及时联系我们，本站将会在24小时内处理完毕。