使用 Amazon EC2 Inf2 实例运行大语言模型 GPT-J-6B

在 2019 年的 AWS re:Invent 上，亚马逊云科技发布了 Inferentia 芯片和 Inf1 实例。Inferentia 是一种高性能机器学习推理芯片，由 AWS 定制设计，其目的是提供具有成本效益的大规模低延迟预测。时隔四年，2023 年 4 月亚马逊云科技发布了 Inferentia2 芯片和 Inf2 实例，旨在为大型模型推理提供技术保障。

Inf2 实例提供高达 2.3 petaflops 的 DL 性能和高达 384 GB 的总加速器内存以及 9.8 TB/s 的带宽。AWS Neuron SDK 与 PyTorch 和 TensorFlow 等流行的机器学习框架原生集成。因此，用户可以继续使用现有框架和应用程序代码在 Inf2 上进行部署。开发人员可以在 AWS Deep Learning AMI、AWS Deep Learning 容器或 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS)、Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 和 Amazon SageMaker 等托管服务中使用 Inf2 实例。

Amazon EC2 Inf2 实例的核心是 AWS Inferentia2 设备，每个设备包含两个 NeuronCores-v2。每个 NeuronCore-v2 都是一个独立的异构计算单元，具有四个主要引擎：张量（Tensor）、向量（Vector）、标量（Scalar） 和 GPSIMD 引擎。张量引擎针对矩阵运算进行了优化。标量引擎针对 ReLU（整流线性单元）函数等元素运算进行了优化。向量引擎针对非元素向量操作进行了优化，包括批量归一化或池化。下图显示了 AWS Inferentia2 设备架构的内部工作原理。

AWS Inferentia2 支持多种数据类型，包括 FP32、TF32、BF16、FP16 和 UINT8，因此用户可以根据工作负载选择最合适的数据类型。它还支持新的可配置 FP8 (cFP8) 数据类型，这与大型模型特别相关，因为它减少了模型的内存占用和 I/O 要求。

AWS Inferentia2 嵌入了支持动态执行的通用数字信号处理器（DSP），因此无需在主机上展开或执行控制流运算符。AWS Inferentia2 还支持动态输入形状，这对于输入张量大小未知的模型（例如处理文本的模型）来说非常关键。

AWS Inferentia2 支持用 C++ 编写的自定义运算符。Neuron Custom C++ Operators 使用户能够编写在 NeuronCores 上本机运行的 C++ 自定义运算符。使用标准 PyTorch 自定义运算符编程接口将 CPU 自定义运算符迁移到 Neuron 并实现新的实验运算符，所有这些都不需要对 NeuronCore 硬件有深入了解。

Inf2 实例是 Amazon EC2 上的第一个推理优化实例，可通过芯片之间的直接超高速连接（NeuronLink v2）支持分布式推理。NeuronLink v2 使用集体通信 (Collective Communications) 运算符（例如 all-reduce）在所有芯片上运行高性能推理管道。

Neuron SDK

AWS Neuron 是一种 SDK，可优化在 AWS Inferentia 和 Trainium 上执行的复杂神经网络模型的性能。AWS Neuron 包括深度学习编译器、运行时和工具，这些工具与 TensorFlow 和 PyTorch 等流行框架原生集成，它预装在 AWS Deep Learning AMI 和 Deep Learning Containers 中，供客户快速开始运行高性能且经济高效的推理。

Neuron 编译器接受多种格式（TensorFlow、PyTorch、XLA HLO）的机器学习模型，并优化它们以在 Neuron 设备上的运行。Neuron 编译器在机器学习框架内调用，其中模型由 Neuron Framework 插件发送到编译器。生成的编译器工件称为 NEFF 文件（Neuron 可执行文件格式），该文件又由 Neuron 运行时加载到 Neuron 设备。

Neuron 运行时由内核驱动程序和 C/C++ 库组成，后者提供 API 来访问 Inferentia 和 Trainium Neuron 设备。TensorFlow和PyTorch 的 Neuron ML 框架插件使用 Neuron 运行时在 NeuronCores 上加载和运行模型。Neuron 运行时将编译的深度学习模型（也称为 Neuron 可执行文件格式 (NEFF)）加载到 Neuron 设备，并针对高吞吐量和低延迟进行了优化。

Inf2 实例的应用场景

使用 Inf2 实例运行流行的应用程序，例如文本摘要、代码生成、视频和图像生成、语音识别、个性化等。Inf2 实例是 Amazon EC2 中的第一个推理优化实例，引入了由 NeuronLink（一种高速、非阻塞互连）支持的横向扩展分布式推理。用户现在可以在 Inf2 实例上跨多个加速器高效部署具有数千亿个参数的模型。Inf2 实例的吞吐量比其他类似的 Amazon EC2 实例高出三倍，延迟低八倍，性价比高出 40%。为了实现可持续发展目标，与其他类似的 Amazon EC2 实例相比，Inf2 实例的每瓦性能提高了 50%。

使用 Inf2 实例运行 GPT-J-6B 模型

GPT-J-6B 是由一组名为 EleutherAI 的研究人员创建的开源自回归语言模型。它是 OpenAI 的 GPT-3 最先进的替代方案之一，在聊天、摘要和问答等广泛的自然语言任务中表现良好。

该模型由 28 层组成，模型维度为 4096，前馈维度为 16384。模型维度分为 16 个头，每个头的维度为 256。旋转位置嵌入（RoPE）应用于每个头的 64 个维度。使用与 GPT-2/GPT-3 相同的一组 BPE，使用 50257 的标记化词汇训练模型。

GPT-J-6B 有60亿个参数，非常适合大语言模型（LLM）学习的入门版本，进行文本生成测试。下文我们就以 GPT-J-6B 为例在 Inf2 实例上进行部署。在部署过程中，我们用到了 Neuron SDK 和 transformers-neuronx。transformers-neuronx 是由 AWS Neuron 团队构建的开源库，可帮助使用 AWS Neuron SDK 运行转换器解码器推理工作流程。目前，它提供了 GPT2、GPT-J 和 OPT 模型类型的演示脚本，它们的前向函数在编译过程中重新实现，以进行代码分析和优化。 客户可以基于同一个库实现其他模型架构。AWS Neuron 优化的转换器解码器类已使用称为 PyHLO 的语法在 XLA HLO（高级操作）中重新实现。该库还实现了张量并行（Tensor Parallelism），以跨多个 NeuronCore 对模型权重进行分片。

部署流程如下：

1. 准备创建 Inf2 实例

进入到 AWS 控制台，区域选择 us-east-1 或者 us-west-2，实例类型建议选择 8xlarge，配置为 CPU:32 核、内存:128G、GPU:32G、存储:500G，操作系统选择 Amazon Linux 2 （作者使用的是 us-east-1的AMI：ami-0aa7d40eeae50c9a9）。Inf2 实例也可以使用 AWS Deep Learning AMI 进行部署，好处是开箱即用，AMI中内置了 Inferentia 的驱动程序和 Neuron SDK。为了让读者更加深入的了解 Inf2的工作原理，我们并没有采用 AWS Deep Learning AMI 。当 Inf2 实例创建完成后，通过 SSH 客户端登陆到 Inf2 实例。

2. 安装驱动和 Neuron 工具

# Configure Linux for Neuron repository updates

sudo tee /etc/yum.repos.d/neuron.repo > /dev/null <<EOF
[neuron]
name=Neuron YUM Repository
baseurl=https://yum.repos.neuron.amazonaws.com
enabled=1
metadata_expire=0
EOF
sudo rpm --import https://yum.repos.neuron.amazonaws.com/GPG-PUB-KEY-AMAZON-AWS-NEURON.PUB

# Install OS headers
sudo yum install kernel-devel-$(uname -r) kernel-headers-$(uname -r) -y

# Update OS packages
sudo yum update -y

# Install Neuron Driver and tools
sudo yum install aws-neuronx-dkms
sudo yum install aws-neuronx-tools

# Add PATH
export PATH=/opt/aws/neuron/bin:$PATH

3. 安装 PyTorch Neuron（torch-neuronx）

# Install Neuron Runtime 
sudo yum install aws-neuronx-collectives-2.* -y
sudo yum install aws-neuronx-runtime-lib-2.* -y

# Install Python venv 
sudo yum install -y python3.7-venv gcc-c++ git 

# Create Python venv
python3.7 -m venv aws_neuron_venv_pytorch 

# Activate Python venv 
source aws_neuron_venv_pytorch/bin/activate 
python -m pip install -U pip 

# Install Jupyter notebook kernel
pip install ipykernel 
python3.7 -m ipykernel install --user --name aws_neuron_venv_pytorch --display-name "Python (torch-neuronx)"
pip install jupyter notebook
pip install environment_kernels

# Set pip repository pointing to the Neuron repository 
python -m pip config set global.extra-index-url https://pip.repos.neuron.amazonaws.com

# Install wget, awscli 
python -m pip install wget 
python -m pip install awscli 

# Install Neuron Compiler and Framework
python -m pip install neuronx-cc==2.* torch-neuronx torchvision

您也可以参考文档 https://awsdocs-neuron.readthedocs-hosted.com/en/latest/frameworks/torch/torch-neuronx/setup/pytorch-install.html#pytorch-neuronx-install 进行安装。

4. 更新 transformers 并安装 transformers-neuronx

pip install --upgrade pip transformers
pip install "git+https://github.com/aws-neuron/transformers-neuronx.git"

5. 下载 GPT-J-6B 模型

gptj_demo --model_name="EleutherAI/gpt-j-6B" save gpt-j-6B-split 

6. 编译并运行 GPT-J-6B 演示程序

gptj_demo run gpt-j-6B-split

7. 观察输出和运行结果

8. gptj_demo 接受如下参数，读者可以根据需要自行调整

例如运行下列命令就是，序列长度为 128，并设置输入批量大小为 1

gptj_demo run gpt-j-6B-split --n_positions 128 --batch_size 1

9. 修改模型运行代码，使用循环接受连续输入

cd /home/ubuntu/aws_neuron_venv_pytorch/lib/python3.8/site-packages/transformers_neuronx
vi gpt_demo.py

注释到 99-108 行

    '''
    with torch.inference_mode():
        encoded_text = tokenizer.encode(prompt_text)
        input_ids = torch.as_tensor([encoded_text])
        input_ids = torch.cat([input_ids for _ in range(args.batch_size)], dim=0)
        print('running model.sample')
        generated_sequence = model.sample(input_ids, sequence_length=args.n_positions)
        print('generated_sequence=', generated_sequence)
        outputs = [tokenizer.decode(gen_seq) for gen_seq in generated_sequence]
    print(outputs)
    '''

在后面加入

    prompt_text = input('Please input a prompt: ')
    while prompt_text!='exit':
        #print(prompt_text)
        with torch.inference_mode():
            encoded_text = tokenizer.encode(prompt_text)
            input_ids = torch.as_tensor([encoded_text])
            input_ids = torch.cat([input_ids for _ in range(args.batch_size)], dim=0)
            #print('running model.sample')
            generated_sequence = model.sample(input_ids, sequence_length=args.n_positions)
            #print('generated_sequence=', generated_sequence)
            outputs = [tokenizer.decode(gen_seq) for gen_seq in generated_sequence]
        print(outputs)
        prompt_text = input('\nPlease input a prompt: ')

再次运行以下命令

 gptj_demo run gpt-j-6B-split

10. 至此，我们看到 GPT-J-6B 模型成功在 Inferentia2 芯片上完成了文本生成任务。运行完成后，用户不要忘记删除 EC2 Inf2 实例以节约成本。

总结

本文介绍了亚马逊云科技的最新发布推理实例 Inf2，并演示了如何编译运行大语言模型 GPT-J-6B，为正在调研 Inf2 实例的用户提供参考。

由于 Inferentia2 芯片使用了与 Inferentia1 完全不同的架构设计，Neuron SDK 会同时包含对 Inferentia1 和Inferentia2 的支持，Inferentia1 对应的 SDK 名称为 neuron，Inferentia2 对应的 SDK 名称为 neuronx。Inf2 不会取代 Inf1。AWS 将继续向客户推荐 Inf1 和 Inf2 推理工作负载。一般来说，对于模型参数量较小的CV，NLP 模型，Inf1 更适合；而 Inf2 为较大的 ML 模型提供更好的性能和性价比。对 Inf2 的 Neuron SDK 模型支持在整个 2023 年的功能路线图中不断迭代，详细路线图可以参阅参考资料。

参考资料

https://awsdocs-neuron.readthedocs-hosted.com/en/latest/index.html

https://thinkwithwp.com/blogs/aws/amazon-ec2-inf2-instances-for-low-cost-high-performance-generative-ai-inference-are-now-generally-available/

https://github.com/orgs/aws-neuron/projects/1/views/1

https://thinkwithwp.com/blogs/machine-learning/deploy-large-language-models-on-aws-inferentia2-using-large-model-inference-containers/

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