隨著騰訊微信的發(fā)展，微信搜索也成為其越來越重要的功能，這個功能可以用來搜索微信內(nèi)部的賬號、信息，以及搜索互聯(lián)網(wǎng)上的內(nèi)容。微信搜索月活躍用戶數(shù)量達到五億以上。搜索業(yè)務(wù)當(dāng)中使用了大量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包括自然語言理解、匹配排序等等，這些模型的訓(xùn)練和推理都大量依賴于NVIDIA GPU，尤其在推理方面，NVIDIA GPU及相應(yīng)的解決方案都滿足了業(yè)務(wù)所需的延遲和吞吐要求。

微信搜索業(yè)務(wù)需要更高效平臺

微信搜索業(yè)務(wù)由多個子模塊構(gòu)成，包括查詢理解、匹配、搜索排序等等。由于搜索的業(yè)務(wù)特點，這些任務(wù)對線上服務(wù)的延遲和吞吐都十分敏感。然而在最近幾年，隨著算力的提升以及算法的創(chuàng)新，很多大型復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型開始應(yīng)用在這些任務(wù)上，比如BERT/Transformer等模型。

這些大模型需要的計算資源和業(yè)務(wù)上的高要求對推理端的軟硬件都是很大的挑戰(zhàn)，必須針對具體的硬件做極致的優(yōu)化。而且對于大模型的推理，很多技術(shù)被探索、應(yīng)用在這些場景上以便實現(xiàn)性能加速、節(jié)約資源，比如模型壓縮、剪枝、低精度計算等。這些技術(shù)可能會帶來精度下降等負面影響，限制了這些技術(shù)的廣泛應(yīng)用。因此，如何在保證精度效果以及服務(wù)吞吐延遲需求的情況下，高效地對這些模型進行推理成為了業(yè)務(wù)上的巨大挑戰(zhàn)。NVIDIA GPU以及NVIDIA TensorRT給這一場景提供了解決方案。

NVIDIA技術(shù)助力線上大模型推理

為了滿足線上服務(wù)的需求，并且盡可能地節(jié)約成本，微信搜索選擇使用NVIDIA T4 GPU以及TensorRT推理引擎來進行線上大模型的推理。

線上服務(wù)對于吞吐和延遲有很高的要求，微信搜索選擇使用NVIDIA T4 GPU以及TensorRT推理引擎來做線上推理服務(wù)，利用NVIDIA基于TensorRT開源的BERT實現(xiàn)，可以很方便地在FP16精度下實現(xiàn)滿足需求的線上推理功能。這個方案在線上取得了很好的效果。

在此基礎(chǔ)上，微信搜索希望進一步加快推理速度，節(jié)約計算資源，以便更好地服務(wù)用戶，節(jié)約成本。低精度推理成為了很好的選擇。NVIDIA GPU從圖靈（Turing）架構(gòu)開始就有了INT8 Tensor Core，其計算吞吐量最高可達FP16精度的2倍。同時低精度推理跟其他的優(yōu)化方法也是正交的，可以同時使用其他技術(shù)比如剪枝、蒸餾等做進一步提升。微信搜索線上大量使用NVIDIA T4 GPU，非常適合使用INT8推理。而且TensorRT對INT8推理也有良好的支持。利用TensorRT的“校準”（Calibration）功能，能夠方便地將Float精度模型轉(zhuǎn)換為INT8低精度模型，實現(xiàn)低精度推理。通過低精度推理，模型的單次推理時間大大縮短。

通過“校準”來做模型轉(zhuǎn)換已經(jīng)在很多計算機視覺模型上被驗證是十分有效的，并且其精度和推理性能都十分優(yōu)秀。然而對于像BERT一類的模型， “校準” 無法使得精度和性能都完全令人滿意。因此，騰訊搜索使用了NVIDIA開發(fā)的基于PyTorch/TensorFlow的量化工具進行基于知識蒸餾的量化感知訓(xùn)練（Quantization Aware Training）克服精度下降的問題。TensorRT對于導(dǎo)入量化感知訓(xùn)練好的模型進行INT8低精度推理有著很好的支持。導(dǎo)入這樣的模型，不僅得到了最佳性能，而且精度沒有損失，線上服務(wù)只需更換TensorRT構(gòu)建好的引擎即可，極大地簡化了部署的流程。

通過這樣的方案，微信搜索中的一些關(guān)鍵任務(wù)，比如查詢理解等自然語言理解任務(wù)，可以在精度沒有損失的情況下，達到2-10倍的加速效果，平均單句推理時間達到了0.1ms。任務(wù)相應(yīng)的計算資源節(jié)省了約70%。這個方案大大優(yōu)化了微信搜索業(yè)務(wù)的性能，降低了部署成本。

使用NVIDIA T4 GPU以及TensorRT推理引擎進行INT8低精度推理，極大提升了微信搜索的速度，進一步提升了用戶體驗，節(jié)約了公司成本。

微信搜索的Hui Liu、Raccoon Liu和Dick Zhu表示：“我們已經(jīng)實現(xiàn)了基于TensorRT和INT8 QAT的模型推理加速，以加速微信搜索的核心任務(wù)，包括Query理解和查詢結(jié)果排序等。我們用GPU+TensorRT的解決方案突破了NLP模型復(fù)雜性的限制，BERT/Transformer可以完全集成到我們的解決方案中。此外，我們利用卓越的性能優(yōu)化方法，節(jié)省了70%的計算資源。”

責(zé)任編輯：haq

隨著騰訊微信的發(fā)展，微信搜索也成為其越來越重要的功能，這個功能可以用來搜索微信內(nèi)部的賬號、信息，以及搜索互聯(lián)網(wǎng)上的內(nèi)容。微信搜索月活躍用戶數(shù)量達到五億以上。搜索業(yè)務(wù)當(dāng)中使用了大量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包括自然語言理解、匹配排序等等，這些模型的訓(xùn)練和推理都大量依賴于NVIDIA GPU，尤其在推理方面，NVIDIA GPU及相應(yīng)的解決方案都滿足了業(yè)務(wù)所需的延遲和吞吐要求。

微信搜索業(yè)務(wù)需要更高效平臺

微信搜索業(yè)務(wù)由多個子模塊構(gòu)成，包括查詢理解、匹配、搜索排序等等。由于搜索的業(yè)務(wù)特點，這些任務(wù)對線上服務(wù)的延遲和吞吐都十分敏感。然而在最近幾年，隨著算力的提升以及算法的創(chuàng)新，很多大型復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型開始應(yīng)用在這些任務(wù)上，比如BERT/Transformer等模型。 這些大模型需要的計算資源和業(yè)務(wù)上的高要求對推理端的軟硬件都是很大的挑戰(zhàn)，必須針對具體的硬件做極致的優(yōu)化。而且對于大模型的推理，很多技術(shù)被探索、應(yīng)用在這些場景上以便實現(xiàn)性能加速、節(jié)約資源，比如模型壓縮、剪枝、低精度計算等。這些技術(shù)可能會帶來精度下降等負面影響，限制了這些技術(shù)的廣泛應(yīng)用。因此，如何在保證精度效果以及服務(wù)吞吐延遲需求的情況下，高效地對這些模型進行推理成為了業(yè)務(wù)上的巨大挑戰(zhàn)。NVIDIA GPU以及NVIDIATensorRT給這一場景提供了解決方案。

NVIDIA技術(shù)助力線上大模型推理

為了滿足線上服務(wù)的需求，并且盡可能地節(jié)約成本，微信搜索選擇使用NVIDIA T4 GPU以及TensorRT推理引擎來進行線上大模型的推理。

線上服務(wù)對于吞吐和延遲有很高的要求，微信搜索選擇使用NVIDIA T4 GPU以及TensorRT推理引擎來做線上推理服務(wù)，利用NVIDIA基于TensorRT開源的BERT實現(xiàn)，可以很方便地在FP16精度下實現(xiàn)滿足需求的線上推理功能。這個方案在線上取得了很好的效果。

在此基礎(chǔ)上，微信搜索希望進一步加快推理速度，節(jié)約計算資源，以便更好地服務(wù)用戶，節(jié)約成本。低精度推理成為了很好的選擇。NVIDIA GPU從圖靈（Turing）架構(gòu)開始就有了INT8 Tensor Core，其計算吞吐量最高可達FP16精度的2倍。同時低精度推理跟其他的優(yōu)化方法也是正交的，可以同時使用其他技術(shù)比如剪枝、蒸餾等做進一步提升。微信搜索線上大量使用NVIDIA T4 GPU，非常適合使用INT8推理。而且TensorRT對INT8推理也有良好的支持。利用TensorRT的“校準”（Calibration）功能，能夠方便地將Float精度模型轉(zhuǎn)換為INT8低精度模型，實現(xiàn)低精度推理。通過低精度推理，模型的單次推理時間大大縮短。

通過“校準”來做模型轉(zhuǎn)換已經(jīng)在很多計算機視覺模型上被驗證是十分有效的，并且其精度和推理性能都十分優(yōu)秀。然而對于像BERT一類的模型， “校準” 無法使得精度和性能都完全令人滿意。因此，騰訊搜索使用了NVIDIA開發(fā)的基于PyTorch/TensorFlow的量化工具進行基于知識蒸餾的量化感知訓(xùn)練（Quantization Aware Training）克服精度下降的問題。TensorRT對于導(dǎo)入量化感知訓(xùn)練好的模型進行INT8低精度推理有著很好的支持。導(dǎo)入這樣的模型，不僅得到了最佳性能，而且精度沒有損失，線上服務(wù)只需更換TensorRT構(gòu)建好的引擎即可，極大地簡化了部署的流程。

通過這樣的方案，微信搜索中的一些關(guān)鍵任務(wù)，比如查詢理解等自然語言理解任務(wù)，可以在精度沒有損失的情況下，達到2-10倍的加速效果，平均單句推理時間達到了0.1ms。任務(wù)相應(yīng)的計算資源節(jié)省了約70%。這個方案大大優(yōu)化了微信搜索業(yè)務(wù)的性能，降低了部署成本。 使用NVIDIA T4 GPU以及TensorRT推理引擎進行INT8低精度推理，極大提升了微信搜索的速度，進一步提升了用戶體驗，節(jié)約了公司成本。 微信搜索的Hui Liu、Raccoon Liu和Dick Zhu表示："我們已經(jīng)實現(xiàn)了基于TensorRT和INT8 QAT的模型推理加速，以加速微信搜索的核心任務(wù)，包括Query理解和查詢結(jié)果排序等。我們用GPU+TensorRT的解決方案突破了NLP模型復(fù)雜性的限制，BERT/Transformer可以完全集成到我們的解決方案中。此外，我們利用卓越的性能優(yōu)化方法，節(jié)省了70%的計算資源。"

責(zé)任編輯：haq