在今年 3 月的 GTC 2022 大會上，阿里云帶來了推理優(yōu)化/部署、深度學習編譯器、大模型部署、訓練優(yōu)化等主題的內(nèi)容，分享云端機器學習平臺 PAI (Machine Learning Platform for AI) 最新的創(chuàng)新實踐，并已在【阿里靈杰】知乎號陸續(xù)發(fā)布三篇演講內(nèi)容深度回顧。同時阿里云也分享了其設計研發(fā)的高性能云手游解決方案——彈性云手機。

專家?guī)憬庾x，免費學習不間斷

阿里云的精彩分享均已在 NVIDIA On-Demand 上線。

云端 Triton 生產(chǎn)實踐

NVIDIA Triton 推理服務器是一款功能全面、可擴展且功能強大的推理解決方案，在邊緣設備和云上皆可部署。在云上將 Triton 部署到生產(chǎn)環(huán)境中時，應考慮效率、可擴展性以及與 Triton 自身外的云上基礎設施的集成。本演講將介紹阿里云中通過 PAI-EAS 提供 Triton 作為云服務的關鍵見解：

1) 一鍵部署 Triton 集群

2) 根據(jù)請求吞吐量擴展 Triton 集群

3) 與 OSS(對象存儲服務)原生集成

4) Triton 和 GPU 共享調(diào)度。

通過 PAI-Blade 更易用、更可靠地使用 TensorRT

TensorRT 是由 NVIDIA 推出的業(yè)界領先的推理加速器，在深度學習推理場景應用廣泛，但是通過 TensorRT 來優(yōu)化深度學習模型仍有一定門檻。首先，通過 TensorRT 解析模型時會遇到轉(zhuǎn)換失敗或表現(xiàn)不理想的情況。其次，從零開始搭建網(wǎng)絡比較耗時且難以擴展。此外，在生產(chǎn)環(huán)境里增加新的推理框架需要嚴謹?shù)脑u估。本次演講將介紹如何通過一站式 AI 加速器 PAI-Blade 解決上述問題。PAI-Blade 能夠?qū)崿F(xiàn) TensorRT 后端上的自動圈圖和自動化運行。同時還可以與 TensorRT Plugin 協(xié)同工作，以實現(xiàn)更好的性能。目前 PAI-Blade 提供對 TensorFlow 和 PyTorch 的產(chǎn)品化支持。

PaiSparse：面向深度學習的稀疏加速庫

隨著超大語言模型的流行， 如何部署超大模型正在成為迫切需要解決的問題。非結構化剪枝可以將模型規(guī)?？s小 99%，讓超大語言模型在單卡上部署成為可能。然而超大模型稀疏后會呈現(xiàn)不同的非零分布，而這些分布會直接影響硬件的計算量并影響最終的執(zhí)行時間。同時與傳統(tǒng)的 HPC 任務不同的是，基于訓練后的稀疏矩陣分布的 tuning 在深度學習推理中是可以進行的。因此我們提出一個面向深度學習的稀疏加速庫：PaiSparse，可以自動生成更高效的稀疏算子。實驗表明，與 cuSparse 相比， PaiSparse 可以提速 1.5~5 倍。

PTXC：使用 XLA 編譯器通過云 GPU 擴展 PyTorch 訓練

在工業(yè)界實踐中，模型訓練和部署的效率、規(guī)模和適配性關系到最終的應用效果。為滿足 PyTorch eager-first 的 GPU 編譯流程， Lazy Tensor 架構被提出來。通過采用實踐驗證過的產(chǎn)品化 XLA 編譯器和分布式引擎， PTXC 能在阿里云 GPU 集群中以基于編譯優(yōu)化的方式一鍵快速搭建易用、彈性且高效的 PyTorch 模型訓練系統(tǒng)。

阿里云基于 AI 編譯器的通用透明性能解決方案

本次演講將從云服務廠商的視角，分享在云端和機器學習平臺上大規(guī)模部署 AI 編譯器的實戰(zhàn)經(jīng)驗。我們將詳細介紹近期剛剛開源的動態(tài) shape 深度學習編譯器 BladeDISC，包括它的背景和主要特性，具體設計架構和實現(xiàn)細節(jié)，動態(tài) shape 語義下的性能優(yōu)化經(jīng)驗，未來計劃以及在 NVIDIA 設備上的應用等。

未來游戲趨勢：通過阿里云彈性云手機解決方案打造云游戲

基于 NVIDIA GPU 及原生的 ARM 平臺，阿里云設計研發(fā)了高性能的云手游解決方案——彈性云手機，可實現(xiàn)虛擬化渲染及顯存隔離，在確保隔離的情況下充分發(fā)揮 GPU 性能。此外，彈性云手機無縫對接阿里巴巴云游戲流媒體平臺，該平臺兼容多種流媒體協(xié)議，并具備完整的“渲染-編碼-串流”云手游架構。

原文標題：NVIDIA On-Demand 觀看阿里云機器學習平臺 PAI 的精彩演講

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審核編輯：湯梓紅