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大數(shù)據(jù)文摘授權(quán)轉(zhuǎn)載自機器之心

作者：張倩

人們常說，新一代的人工智能浪潮是由數(shù)據(jù)、算法和算力來驅(qū)動的。最近幾年模型參數(shù)的爆炸式增長更是讓大家看到了算力的基礎(chǔ)性作用。

為了配合企業(yè)用戶對于算力的強烈需求，當前的很多 AI 硬件（比如 GPU）都鉚足了勁兒地提高峰值算力，但這種提升通常以簡化或者刪除其他部分（例如內(nèi)存的分層架構(gòu)）為代價[1]，這就造成 AI 硬件的內(nèi)存發(fā)展速度遠遠落后于算力的增長速度。

SOTA Transformer 模型參數(shù)量（紅點）和 AI 硬件內(nèi)存大小（綠點）增長趨勢對比。

圖源：

https://github.com/amirgholami/ai_and_memory_wall/blob/main/imgs/pdfs/model_size_scaling.pdf

因此，在遇到大模型的訓(xùn)練和推理時，用戶總是感覺顯存或內(nèi)存不夠用，這就是所謂的「內(nèi)存墻」問題。

為了打破內(nèi)存墻，人們想了很多種辦法，比如前段時間大火的 Colossal-AI 項目就是一個適用于訓(xùn)練階段的方法。在這個項目中，開發(fā)者高效利用了「GPU+CPU 異構(gòu)內(nèi)存」的策略，使得一塊消費級顯卡就能訓(xùn)練 180 億參數(shù)的大模型。

而在推理階段，模型對硬件的主要需求就是加載模型的全部參數(shù)量，所以對算力要求相對低一些。一般對于計算密集型模型，我們可以采用 INT8 量化或者模型并行等策略，用多張 GPU 及其顯存資源來推理單個模型。但實際上，還有很多工業(yè)界應(yīng)用場景的機器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型可以使用 CPU 與內(nèi)存來做推理，例如推薦系統(tǒng)、點擊預(yù)估等。

對于這些模型，我們除了內(nèi)存容量上的訴求外，可能還需要考量異常情況下的數(shù)據(jù)恢復(fù)時間、硬件成本、維護成本等問題，這也對破解內(nèi)存墻方案的選擇提出了新的要求。

工業(yè)界的推理攔路虎：內(nèi)存墻

在工業(yè)場景下，海量數(shù)據(jù)、高維模型確實能帶來更好的效果，但這些數(shù)據(jù)的高維、稀疏特征又為計算和存儲帶來了很大的挑戰(zhàn)。畢竟像推薦系統(tǒng)這樣的模型，隱藏層大小可能就是數(shù)百萬的量級，總參數(shù)量甚至能達到十萬億的量級，是 GPT-3 的百倍大小，所以其用戶往往需要特別強大的內(nèi)存支持系統(tǒng)才能實現(xiàn)更好的在線推理能力。

既然內(nèi)存不夠，那豈不是直接堆內(nèi)存條（如 DRAM）就夠了？這從原理上是可行的，但一方面 DRAM 內(nèi)存的價格不便宜啊，這類模型需要的內(nèi)存又不是幾百 GB，而是動不動就沖上數(shù)十 TB，而單條 DRAM 內(nèi)存一般都只有幾十 GB，很少有超過 128GB 的。所以，整體算一下，不論是成本，還是在容量擴展上的能力，這一方案都不太容易被大家接受。

此外，DRAM 內(nèi)存還有一個問題，即數(shù)據(jù)是易失的，或者說：一斷電就丟數(shù)據(jù)。有時候模型重啟或者排除故障的時候，只能重新將權(quán)重從更慢的存儲設(shè)備，如 SSD 或機械硬盤中加載到內(nèi)存里，非常耽誤時間，這對于在線推理業(yè)務(wù)來說是很難容忍的。

打破推理內(nèi)存墻，不用 DRAM 用什么？

那么，除了添購 DRAM 這個不太劃算的選擇外，提供在線推理服務(wù)或使用這類應(yīng)用的企業(yè)要打破內(nèi)存墻，還有其他選擇嗎？

如果仔細比較一下不同存儲層級的容量和延遲數(shù)據(jù)，我們可以發(fā)現(xiàn)，DRAM 內(nèi)存和固態(tài)盤 / 硬盤存儲之間其實存在很大的差距。如果能開發(fā)一種全新的存儲部件或設(shè)備來填補這個缺口，那內(nèi)存墻問題可能就會得到緩解。

這就是英特爾? 傲騰? 持久內(nèi)存（Intel? Optane? Persistent Memory, 簡稱 PMem）誕生的背景。其獨有的傲騰? 存儲介質(zhì)與先進的內(nèi)存控制器和其它軟硬件技術(shù)相結(jié)合，使其在性能上接近 DRAM 內(nèi)存，在容量上又能有數(shù)倍的提升（單條容量可達 512GB），用在基于第三代英特爾? 至強? 可擴展處理器的雙路平臺上時，理論上可提供最高達 12TB 的內(nèi)存總?cè)萘浚?TB DRAM+8TB 持久內(nèi)存），相比之下，基于純 DRAM 的方案不但在容量擴展能力上遠遠不及，在成本上也讓人難以承受。

此外，傲騰? 持久內(nèi)存還有兩個重要特性：可按字節(jié)尋址和數(shù)據(jù)持久性，分別匯集了內(nèi)存與存儲的優(yōu)點。傳統(tǒng)存儲需要按塊進行讀寫尋址，就如同去圖書館借書時，必須要把放置有目標書籍的整個書架上的書都背回家再做分揀，而內(nèi)存按字節(jié)尋址則相當于能夠精準定位目標書籍的位置并僅將其借出。

傲騰? 持久內(nèi)存在存儲層級中的位置及作用

用書的存放和查找做例子，來理解不同存儲層級的特點

數(shù)據(jù)持久性則補全了 DRAM 內(nèi)存的先天不足，即可在斷電后依然能保留數(shù)據(jù)，這就讓大體量的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫在計算系統(tǒng)出現(xiàn)計劃內(nèi)或計劃外停機時，恢復(fù)數(shù)據(jù)及服務(wù)的速度大大加快，畢竟中間節(jié)省了從固態(tài)盤或硬盤上將數(shù)百 GB，甚至是 TB 級數(shù)據(jù)讀回內(nèi)存的耗時。

PayPal 的實踐，證明持久內(nèi)存很劃算！

光練不說傻把式，光說不練假把式，傲騰? 持久內(nèi)存能不能幫助用戶打破 AI 內(nèi)存墻，我們還是要眼見為實。

以全球知名的在線支付服務(wù)商 PayPal 為例。和其他金融類服務(wù)企業(yè)一樣，PayPal 也難逃欺詐的挑戰(zhàn)——即便在這方面的應(yīng)對水平要高于業(yè)界的平均水平，每年損失仍會超過 10 億美元。因此 PayPal 對反欺詐格外上心，不但為此早早構(gòu)建了具備強大反欺詐預(yù)防模型的實時決策系統(tǒng)，為了實時識別新出現(xiàn)的欺詐模式，PayPal 還在不斷強化這個系統(tǒng)在處理和分析相關(guān)數(shù)據(jù)時的效率。

圖源：PayPal Newsroom

對于本就承擔(dān)著上百 PB 數(shù)據(jù)處理任務(wù)的 PayPal IT 基礎(chǔ)設(shè)施來說，反欺詐決策平臺數(shù)據(jù)量的增長和數(shù)據(jù)處理和分析效率的提升可是一個嚴峻的挑戰(zhàn)。雖然它從 2015 年就導(dǎo)入了 Aerospike 的數(shù)據(jù)庫技術(shù)，將主索引數(shù)據(jù)存入內(nèi)存來實現(xiàn)更好的實時性，但隨著主索引數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴大，節(jié)點中的內(nèi)存容量很容易耗盡，進而就會影響數(shù)據(jù)讀寫和處理的實時性。此時，若要采購新的節(jié)點又將耗費高昂的成本。注意，這里的成本不止包含硬件成本，還有隨之而來的管理人員成本和功耗成本。

所以 PayPal 更傾向于能夠提高單位節(jié)點存儲密度的方案。

綜合這些訴求，PayPal 選擇了導(dǎo)入英特爾的傲騰? 持久內(nèi)存，而這里也有另一個先決條件，就是 Aerospike 正好是這款創(chuàng)新硬件發(fā)布后第一波支持它的數(shù)據(jù)庫廠商之一。

借助 Aerospike 數(shù)據(jù)庫的混合內(nèi)存架構(gòu)（ HMA），PayPal 可將主索引轉(zhuǎn)存到傲騰? 持久內(nèi)存中，而非過去的 DRAM 中。這么做的好處非常明顯，因為傲騰? 持久內(nèi)存的單條容量遠高于 DRAM，且每 GB 成本也顯著低于 DRAM，這就可以幫助 PayPal 將每節(jié)點的總存儲空間提高為原來的 4 倍（從 3.2 TB 到 12 TB），因此 PayPal 只需使用更小的集群就可以滿足業(yè)務(wù)所需的高性能，從而讓服務(wù)器數(shù)量減少約 50%，每集群的成本降低約 30% 。

將主索引存儲在傲騰? 持久內(nèi)存中還有一個額外的好處，也就是我們前面提到的數(shù)據(jù)持久性。這使得 Aerospike 完成索引重建的時間從 59 分鐘縮短至 4 分鐘，滿足了 PayPal 對較長運行時間和更高可靠性的要求。據(jù)悉，英特爾和 Aerospike 之間多年的合作還成就了一系列更深層次的優(yōu)化，包括在傲騰? 持久內(nèi)存中存儲更多數(shù)據(jù)（不僅僅是索引）。

在采用傲騰? 持久內(nèi)存加持的 Aerospike 實時數(shù)據(jù)平臺后，PayPal 以其 2015 年的欺詐數(shù)據(jù)量和此前使用的平臺為基準做了一個評估，它發(fā)現(xiàn)新方案可以將其欺詐計算的服務(wù)級別協(xié)議 (SLA) 遵守率從 98.5% 提升到 99.95%，漏查的欺詐交易量降到約為原來的 1/30。同時，與先前的基礎(chǔ)設(shè)施相比，使用的服務(wù)器總數(shù)量可以減少近 90%（從 1024 臺減少到 120 臺），相關(guān)的硬件占用空間可減到約為原來的 1/8，吞吐量可增至原來的 5 倍（每秒事務(wù)處理量從 20 萬提升到 100 萬），硬件成本下降為原來的約 1/3（預(yù)計硬件成本從 1250 萬美元省至 350 萬美元）。

需要指出的是，其實在 PayPal 的 IT 基礎(chǔ)設(shè)施中，傲騰? 持久內(nèi)存并不是一個孤立的部件，與它緊密配合且內(nèi)置了 AI 加速能力（英特爾? 深度學(xué)習(xí)加速技術(shù)）的第二代英特爾? 至強? 可擴展處理器也是這一解決方案的靈魂所在。相信如果把它換成 AI 加速能力以及內(nèi)存子系統(tǒng)帶寬和性能表現(xiàn)更優(yōu)的第三代英特爾? 至強? 可擴展處理器，這種打破內(nèi)存墻的效果將更加明顯。

AlphaFold2 端到端高通量優(yōu)化

值得一提的是，在 AI for Science 領(lǐng)域，至強? 可擴展處理器 + 傲騰? 持久內(nèi)存的組合所帶來的突破內(nèi)存墻實踐也開始大放異彩。

以這幾年大火的 AlphaFold2 為例。作為 AI for Science 領(lǐng)域的著名大模型，AlphaFold2 的落地部署在算力和存儲方面都面臨著嚴峻的挑戰(zhàn)，這也給內(nèi)置高位寬優(yōu)勢（AVX-512 等技術(shù)）的第三代英特爾? 至強? 可擴展處理器和大肚量的傲騰? 持久內(nèi)存提供了盡情發(fā)揮的空間。

圖源：www.exxactcorp.com

據(jù)英特爾相關(guān)技術(shù)專家透露的信息，他們正在英特爾這套計算 + 存儲的創(chuàng)新產(chǎn)品組合上優(yōu)化 AlphaFold2。一方面，在模型推理階段，他們通過對注意力模塊（attention unit）進行大張量切分（tensor slicing），以及使用英特爾? oneAPI 進行算子融合等優(yōu)化方法，提升了算法的計算效率和 CPU 利用率，加快了并行推理速度，并緩解了算法執(zhí)行中各個環(huán)節(jié)面臨的內(nèi)存瓶頸等問題。

另一方面，他們通過使用傲騰? 持久內(nèi)存，為 AlphaFold 2 實現(xiàn)了 TB 級內(nèi)存的戰(zhàn)略級支持，輕松解決了多實例并行執(zhí)行時內(nèi)存峰值疊加的內(nèi)存瓶頸。這個瓶頸有多大？據(jù)英特爾專家介紹：在輸入長度為 765aa 的條件下，64 個實例并行執(zhí)行時，內(nèi)存容量的需求就會突破 2TB。在這種情形下，對廣大用戶來說，使用傲騰? 持久內(nèi)存是一個可行且可負擔(dān)的方案。

除了傲騰? 持久內(nèi)存，還有哪些方案可以打破內(nèi)存墻？

雖然傲騰? 持久內(nèi)存的出現(xiàn)為一些應(yīng)用場景提供了打破內(nèi)存墻的可行路徑，但截至目前，硬件領(lǐng)域還沒有出現(xiàn)一個「一招鮮吃遍天」的內(nèi)存墻解決方案，不過其他一些技術(shù)路徑齊頭并進的勢頭，還是讓我們看到了解決這一問題的希望。討論熱度較高的解決方案包括在即將呈爆發(fā)式成長的異構(gòu)系統(tǒng)中實現(xiàn)統(tǒng)一和池化的內(nèi)存資源（把不同運算單元匹配的 HBM、顯存和系統(tǒng)內(nèi)存集中管理和分配），以及前瞻性的存算一體架構(gòu)等。

在異構(gòu)系統(tǒng)中打造池化的內(nèi)存資源是近年來針對算力和存儲間瓶頸問題的比較熱的一個創(chuàng)新方向。為了實現(xiàn) CPU 與 GPU、FPGA 等各種專用加速芯片的高速互聯(lián)，英特爾早在 2019 年就牽頭成立了名為 CXL（Compute Express Link）的標準組織。對于存儲來說，CXL 將提供新的內(nèi)存接口，與原來的 DDR 相比，它具有更高的可擴展性，更高的帶寬，支持包括傲騰? 產(chǎn)品在內(nèi)的各種存儲方案，而且它的架構(gòu)設(shè)計不局限于單個系統(tǒng)，而是可以在多機之間進行連接，實現(xiàn)多機共享。大內(nèi)存技術(shù)方案的代表性企業(yè) MemVerge 的創(chuàng)始人兼 CEO 范承工評價說，CXL 是一個改變游戲規(guī)則的新技術(shù)，它可以實現(xiàn)內(nèi)存和計算的相對獨立，有望實現(xiàn)多機之間的內(nèi)存池化共享以及真正的可組合基礎(chǔ)設(shè)施，可以動態(tài)地為系統(tǒng)添加計算、內(nèi)存、存儲資源[2]。

存算一體則是讓存儲具備計算的能力，從而解決數(shù)據(jù)反復(fù)搬遷導(dǎo)致的效率低下問題。如今國內(nèi)外眾多企業(yè)都已經(jīng)開展了存算一體技術(shù)的研發(fā)，包括英特爾、SK 海力士、IBM、美光、三星、臺積電、阿里等傳統(tǒng)芯片大廠以及眾多新興 AI 和存儲企業(yè)[3]。

不過，這些方案在成本、技術(shù)成熟度等方面還需要更多驗證。

所以，盡管我們都希望看到更多前瞻性解決方案能夠早日落地，但是短期來看，英特爾?傲騰? 持久內(nèi)存仍然是當前比較容易實現(xiàn)而且性價比較高的一種內(nèi)存墻解決方案。況且，傲騰? 持久內(nèi)存的容量還在持續(xù)升級，不久之后就可能看到單條 1TB 容量的產(chǎn)品出現(xiàn)，想必到了那時，其打破內(nèi)存墻的效果將更加凸顯。

參考鏈接：

[1] https://www.oneflow.org/a/share/jishuboke/75.html

[2]https://www.51cto.com/article/693956.html

[3]http://www.dzsb.net/index.php/2022/05/05/quanqiucunsuanyitijishuyanjiujiliangchanqingkuangzuixinjinzh/

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