ByteTransformer

ByteTransformer

为BERT类Transformer优化的高性能推理库

ByteTransformer是一个为BERT类Transformer优化的高性能推理库,支持Python和C++ API,兼容固定长度和可变长度Transformer。通过对BERT例程中的QKV编码、软最大值、前馈网络、激活、层归一化和多头注意力机制进行优化,ByteTransformer为字节跳动的内部推理系统提升了性能。基准测试结果显示,相较于PyTorch、TensorFlow、FasterTransformer和DeepSpeed,ByteTransformer在A100 GPU上的推理速度更快。

ByteTransformerBERTTransformerNVIDIA GPU高性能Github开源项目

ByteTransformer 项目介绍

ByteTransformer 是一个高性能的推理库,专用于优化基于 BERT 的 Transformer 模型在 NVIDIA GPU 上的推理效率。它为各种变长和定长的 Transformer 提供支持,并具备多项优异的性能优化特性。

项目特色

  1. 多语言 API:ByteTransformer 提供了 Python 和 C++ 的 API,用户可以通过 PyTorch 插件轻松地用几行 Python 代码提高 Transformer 的推理效率。

  2. 支持多种输入长度:无论是固定长度还是可变长度的 Transformer 模型,ByteTransformer 都能提供支持。

  3. 专业优化算法:它利用架构感知优化技术,从头到尾对 BERT 常规操作进行了无填充算法优化,包括 QKV 解码、softmax、前馈网络、激活、层归一化和多头注意力等。

ByteTransformer 已大规模部署于字节跳动的内部 Transformer 推理服务系统中,显著提升了定长和变长输入的推理性能,并在 IEEE IPDPS 2023 进行了技术详述。

项目引用

如果使用了 ByteTransformer 库,建议引用其研究论文:

@article{zhai2022bytetransformer,
  title={ByteTransformer: A High-Performance Transformer Boosted for Variable-Length Inputs},
  author={Zhai, Yujia and Jiang, Chengquan and Wang, Leyuan and Jia, Xiaoying and Zhang, Shang and Chen, Zizhong and Liu, Xin and Zhu, Yibo},
  journal={arXiv preprint arXiv:2210.03052},
  year={2022}
}

性能表现与对比

ByteTransformer 在 A100 GPU 上与 PyTorch、TensorFlow、FasterTransformer 和 DeepSpeed 的性能进行了对比测试,证明其在标准 BERT 批处理大小和序列长度下拥有显著的执行时间优势。例如,在批处理大小为 1 和 16 的对比测试中,ByteTransformer 均表现出了最快的执行时间,明显优于其它库。

支持的模型

当前支持的模型仅限于标准 BERT Transformer 编码器。

环境要求

字节转换器需要满足以下环境条件:

  • CUDA 版本为 11.6
  • CMake 版本 >= 3.13
  • PyTorch 版本 >= 1.8
  • GPU 计算能力为 7.0 (V100) / 7.5 (T4) 或 7.0 (A100)
  • Python 版本 >= 3.7

在 A100 结合 CUDA 11.6、PyTorch 1.13.0+cu116 以及 Python 3.9.16 上进行了合适的测试。

从源码构建

可以通过以下命令从源码构建 ByteTransformer:

git submodule update --init mkdir build && cd build cmake -DTORCH_CUDA_ARCH_LIST="8.0" -DDataType=FP16 -DBUILD_THS=ON -DCUDAARCHS="80" .. make

开始进行单元测试

C++ 单元测试

生成测试数据的方法如下:

cd build # batch sz = 16, seqlen = 64, head num = 12, head sz = 64, avg seqlen = 32 python3 bert_transformer_test.py 16 64 12 64 --avg_seqlen 32 --dtype fp16 --export_data

生成测试数据后,可以执行:

./bin/bert_transformer_test 16 64 12 64

在 Python 中进行单位测试

使用与 C++ 测试相同的脚本进行 PyTorch 插件测试,只需省去 --export_data 标志:

# batch sz = 16, seqlen = 64, head num = 12, head sz = 64, avg seqlen = 32 python3 bert_transformer_test.py 16 64 12 64 --avg_seqlen 32 --dtype fp16

基准测试

可以通过以下命令执行基准测试:

cd build ../benchmark/bert_bench.sh

ByteTransformer 是提升 Transformer 推理效率的有效工具,其出色的性能和灵活性使得它在实际应用中具有很大的优势。

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