騰訊公司深耕模型量化開(kāi)發(fā)，且長(zhǎng)期與 NVIDIA 團(tuán)隊(duì)合作，成功將深度學(xué)習(xí)模型精度從 FP32 壓縮到 FP16 以及 INT8?，F(xiàn)在，該技術(shù)再次獲得了新的重要突破。騰訊團(tuán)隊(duì)利用全新設(shè)計(jì)的 QAT 訓(xùn)練算法 Auto48，以及 INT4 推理能力，實(shí)現(xiàn)業(yè)界首次無(wú)損 INT4 在 NLP 領(lǐng)域落地使用的技術(shù)突破。服務(wù)上線后，不僅極大提升了微信中的搜索能力，在之前的基礎(chǔ)上更進(jìn)一步為公司節(jié)省了約 30% 的計(jì)算資源，其中 NVIDIAT4、A10 GPU 及 TensorRT 即為本案例的應(yīng)用核心。

騰訊微信是目前國(guó)內(nèi)最大的社交平臺(tái)及通訊工具之一。隨著微信生態(tài)環(huán)境的優(yōu)化，其功能也越來(lái)越豐富，搜索也成為其越來(lái)越重要的入口，這個(gè)入口可以用來(lái)搜索微信內(nèi)部的功能、信息，以及搜索互聯(lián)網(wǎng)上的內(nèi)容，目前微信搜一搜月活躍用戶已超過(guò) 7 億。而在搜索業(yè)務(wù)當(dāng)中微信團(tuán)隊(duì)使用了大量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包括自然語(yǔ)言理解、匹配排序等等，這些模型的訓(xùn)練和推理也都大量依賴于 NVIDIA GPU，尤其在推理方面， NVIDIA GPU 及相應(yīng)的解決方案皆滿足了業(yè)務(wù)所需的延遲和吞吐要求。

搜索業(yè)務(wù)由多個(gè)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(diǎn)，這些任務(wù)對(duì)線上服務(wù)的延遲和吞吐都十分敏感。而在最近幾年，隨著算力的提升以及算法的創(chuàng)新，眾多大型復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型也開(kāi)始應(yīng)用在這些任務(wù)上。一方面，現(xiàn)有的模型（例如 BERT/GPT）帶來(lái)的成本壓力顯著；另一方面，超大規(guī)模（十/百億參數(shù)）模型帶來(lái)的精度提升使得大模型應(yīng)用需求持續(xù)升溫。因此，這些大模型需要的計(jì)算資源和業(yè)務(wù)上的高要求對(duì)推理端的軟硬件都是很大的挑戰(zhàn)，必須針對(duì)具體的硬件做極致的優(yōu)化?，F(xiàn)有的對(duì)于大模型的推理加速技術(shù)，比如模型壓縮、剪枝、低精度計(jì)算等等，都被證明能夠一定程度上實(shí)現(xiàn)性能加速、節(jié)約資源。然而，這些技術(shù)可能會(huì)帶來(lái)精度下降等負(fù)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(duì)這些模型進(jìn)行推理成為了業(yè)務(wù)上的巨大挑戰(zhàn)。NVIDIA GPU 以及 TensorRT 給這一場(chǎng)景提供了解決方案。

為了滿足線上服務(wù)的需求，并且盡可能地節(jié)約成本，微信搜一搜選擇使用 NVIDIA T4 GPU 以及 TensorRT+CUTLASS 實(shí)現(xiàn)來(lái)進(jìn)行線上大模型的推理。

線上服務(wù)對(duì)于吞吐和延遲有很高的要求，微信搜一搜選擇使用 NVIDIA T4 GPU 以及 TensorRT 推理引擎來(lái)做線上推理服務(wù)，利用 NVIDIA 基于 TensorRT 實(shí)現(xiàn)的 INT8 BERT，可以很方便地在 INT8 精度下實(shí)現(xiàn)滿足需求的線上推理功能。利用 TensorRT 提供的“校準(zhǔn)”（Calibration）功能結(jié)合量化感知訓(xùn)練（Quantization Aware Training, QAT），可以方便地將 Float 精度模型轉(zhuǎn)換為 INT8 低精度模型，實(shí)現(xiàn)低精度推理。通過(guò)低精度推理，模型的單次推理時(shí)間大大縮短 30%。這個(gè)方案在線上取得了很好的效果。

在此基礎(chǔ)上，微信搜一搜希望進(jìn)一步加快推理速度，節(jié)約計(jì)算資源，以便更好地服務(wù)用戶，節(jié)約成本。更低的低精度推理成為了很好的選擇。NVIDIA GPU 從圖靈（Turing）架構(gòu)開(kāi)始就有了 INT4 Tensor Core，其計(jì)算吞吐量最高可達(dá) FP16 精度的 4 倍。并且低精度推理可以同時(shí)使用其他技術(shù)比如剪枝、蒸餾等相結(jié)合做進(jìn)一步提升。微信搜一搜線上大量使用 NVIDIA T4 GPU，非常適合應(yīng)用 INT4 推理，且 CUTLASS 對(duì) INT4 GEMM 也有良好的支持。

然而當(dāng)進(jìn)一步將數(shù)據(jù)類型從 INT8 降低到 INT4 的時(shí)候，如果使用相同的 QAT 算法時(shí)，模型的精度會(huì)發(fā)生顯著的下降（超過(guò) 2%）。因此，微信搜一搜設(shè)計(jì)了全新的訓(xùn)練算法—— Auto48。Auto48 是一套全新的自動(dòng)化模型量化工具，能夠幫助用戶自動(dòng)生成自定義壓縮率下，性能最優(yōu)的量化模型。在 QAT 算法的啟發(fā)下， Auto48 設(shè)計(jì)了全新的動(dòng)態(tài)壓縮算法來(lái)極大地減小高壓縮率（INT4）帶來(lái)的壓縮誤差，并且結(jié)合了更有效的知識(shí)蒸餾相關(guān)技術(shù)，使得量化后的模型準(zhǔn)確度得到了顯著的提高。進(jìn)一步的， Auto48 還支持 INT8+INT4 混合精度的壓縮，這使得用戶可以自由的在壓縮率和精度之間做權(quán)衡，甚至實(shí)現(xiàn)無(wú)損壓縮。TensorRT 對(duì)于導(dǎo)入 QAT 訓(xùn)練好的模型進(jìn)行 INT8 低精度推理已經(jīng)有了很好的支持。T4 GPU 在硬件上支持 INT4 Tensor Core，使用 CUTLASS 可以方便地構(gòu)建出滿足多種需求的 INT4 GEMM 算子。這些算子不僅降低了推理時(shí)間，還保證了算子的功能的靈活性和擴(kuò)展性?；?Auto48 訓(xùn)練的模型，不僅得到了最佳性能，而且精度沒(méi)有損失，線上服務(wù)只需做少許改動(dòng)即可，極大地簡(jiǎn)化了部署的流程。

通過(guò)這樣的方案，微信搜一搜中的一些關(guān)鍵任務(wù)，比如查詢理解等自然語(yǔ)言理解任務(wù)，可以在精度沒(méi)有損失的情況下，達(dá)到 1.4 倍的加速效果，平均單句推理時(shí)間達(dá)到了 0.022ms。任務(wù)相應(yīng)的計(jì)算資源節(jié)省了約 30%。近期微信搜一搜在部分任務(wù)上線了 INT4 模型服務(wù)，該服務(wù)相較于之前的 INT8 模型服務(wù)有顯著的性能提升，在流量高峰時(shí)平均響應(yīng)時(shí)間降低了 21%，超時(shí)率降低了 70%。這個(gè)方案大大優(yōu)化了微信搜一搜業(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(jìn)行 INT4 低精度推理，極大提升了微信搜一搜相關(guān)任務(wù)的速度，進(jìn)一步提升了用戶體驗(yàn)，節(jié)約了公司成本。

INT4 與 INT8 服務(wù)請(qǐng)求耗時(shí)和失敗率對(duì)比

工程師朱健琛和李輝表示：“我們成功地實(shí)現(xiàn)了 INT4 的量化加速模型，并且在微信搜索核心任務(wù)（例如 query 理解和打分）上，顯著的提高了這些模型的推理速度。通過(guò)使用我們提出的 Auto48 算法，我們成功打破了 NLP 模型的復(fù)雜性帶來(lái)的限制。這種先進(jìn)的優(yōu)化手段可以極大地減少計(jì)算資源的需求?！?/span>

原文標(biāo)題：NVIDIA TensorRT 助力騰訊加速微信搜一搜

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審核編輯：湯梓紅