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Nvidia公司正在通過公布用于高性能深度學(xué)習(xí)推理的TensorRT軟件平臺的新版本來增強(qiáng)其人工智能游戲。

TensorRT是一個結(jié)合了高性能深度學(xué)習(xí)推理優(yōu)化器和可為AI應(yīng)用程序提供低延遲，高吞吐量推理的運行時的平臺。

推理是AI的重要方面。AI培訓(xùn)與算法理解數(shù)據(jù)集的能力的進(jìn)展有關(guān)，而推理則是指算法對數(shù)據(jù)采取行動以判斷出特定查詢答案的能力。

最新版本在性能方面進(jìn)行了一些重大改進(jìn)。這些措施包括大大縮短了最先進(jìn)的AI語言模型之一的推理時間，該模型稱為“大型變形金剛的雙向編碼器表示法”。 眾所周知，BERT-Large是一種自然語言處理培訓(xùn)的方法。它涉及在大型文本語料庫(如Wikipedia)上訓(xùn)練通用語言理解模型，然后將其用作下游NLP任務(wù)的基礎(chǔ)。

Nvidia表示TensorRT 6帶有新的優(yōu)化功能，可將帶有T4圖形處理單元的BERT的算法推理時間減少到5.8毫秒，而之前的性能閾值為10毫秒。

Nvidia表示，這種改進(jìn)的性能足夠快，以至于BERT現(xiàn)在對于企業(yè)首次在生產(chǎn)中進(jìn)行部署是切實可行的。傳統(tǒng)觀點認(rèn)為，NLP模型需要在不到10毫秒的時間內(nèi)執(zhí)行才干提供自然而引人入勝的體驗。

英偉達(dá)表示，該平臺還進(jìn)行了優(yōu)化，以加快對與語音識別，醫(yī)療應(yīng)用的3D圖像分割以及工業(yè)自動化中基于圖像的應(yīng)用有關(guān)的任務(wù)的判斷。

Nvidia表示，TensorRT 6還增加了對動態(tài)輸入批處理大小的支持，這應(yīng)該有助于加快AI應(yīng)用程序(例如具有變化的計算需求的在線服務(wù))的速度。TensorRT開源存儲庫也不斷進(jìn)展，提供了新的培訓(xùn)樣本，這些樣本應(yīng)有助于加快基于語言和圖像的應(yīng)用程序的推理速度。

Constellation Research Inc.分析師Holger Mueller表示，由于目前對話式AI平臺的競賽如火如荼，今天的改進(jìn)是及時的。

“但是Nvidia仍然需要解決下一代應(yīng)用程序的本地部署，除非它設(shè)法將TensorRT平臺引入公共云，” Mueller說。“ Nvidia在此方面擁有良好的業(yè)績記錄，但是這需要時間才干實現(xiàn)。”