transformer nvidia

回答: NVIDIA在GPU计算领域有着丰富的经验和专业的团队，他们提出了一套性能优化方案叫做FasterTransformer，用于优化transformer模型的推理性能。截止到2022年7月，FasterTransformer已经支持了多个模型，包括BERT、GPT、LongFormer、T5、XLNet、ViT和Swin Transformer，并且还支持int8推理。[1]此外，NVIDIA还开源了一个名为HORST的项目，使用Transformer解决了视频动作预测中的早期识别和预测任务，展示了Transformer在不同领域的应用潜力。[2]如果你想获取相关软件包，你可以执行命令wget https://nvidia.box.com/shared/static/p57jwntv436lfrd78inwl7iml6p13fzh.whl -O torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl来下载torch的相关软件包。[3]

相关问题

nvdla transformer

### NVIDIA NVDLA 架构对于 Transformer 模型的支持

NVIDIA Deep Learning Accelerator (NVDLA) 是一种开源硬件架构，旨在加速神经网络推理过程。然而，由于上述提到的模型特点对当前主流GPU/ASIC大算力Tensor Core硬件架构不友好，这同样适用于NVDLA架构，在处理某些类型的Transformer模型时可能会遇到效率低下或利用率不足的问题[^1]。

#### 支持特性与挑战

为了更好地支持Transformer模型，NVDLA设计者需考虑如下几个方面：

- **并行计算能力**：Transformer依赖于大量的矩阵乘法操作以及自注意力机制中的点积运算。这些密集线性代数运算是NVDLA擅长之处，但需要优化调度策略来提高资源利用效率。

- **内存带宽和访问模式**：Transformers通常具有较大的参数量和中间激活尺寸，这对片上存储器提出了更高要求。有效的缓存管理和层次化存储结构能够缓解这一瓶颈。

- **量化技术的应用**：通过采用量化方法减少权重表示精度至整数形式（如INT8），可以在不影响性能的前提下显著降低功耗并加快推断速度。具体来说，可以运用量化感知训练(QAT)[^2] 或者训练后量化(PTQ)[^2] 来适配NVDLA平台上的部署需求。

import torch.nn as nn

class QuantizedTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, model_fp32):
        super().__init__()
        self.quant = torch.quantization.QuantStub()
        self.dequant = torch.quantization.DeQuantStub()
        self.model_fp32 = model_fp32
    
    def forward(self, x):
        x = self.quant(x)
        x = self.model_fp32(x)
        x = self.dequant(x)
        return x

此代码片段展示了如何创建一个简单的量化转换器类`QuantizedTransformer`，它包裹了一个浮点版本的变换器模型，并在其输入输出端加入了量化层(`QuantStub`) 和反量化层 (`DeQuantStub`) ，以便将其应用于像NVDLA这样的低精度推理环境中。

transformer各种模型

Transformer 模型是一种基于自注意力机制的神经网络模型，用于处理序列到序列的任务，如机器翻译、文本摘要、语音识别等。以下是一些常见的 Transformer 模型：

1. Transformer：原始的 Transformer 模型，由 Google 在 2017 年提出，是目前最常用的 Transformer 模型之一。

2. BERT：由 Google 在 2018 年提出，是一种预训练语言模型，用于解决自然语言处理任务，如情感分析、问答系统等。

3. GPT-2：由 OpenAI 在 2019 年提出，是一种预训练语言模型，用于生成自然语言文本，如文章、对话等。

4. XLNet：由 CMU 和 Google 在 2019 年提出，是一种预训练语言模型，采用了自回归和自编码两种方式，具有更好的效果和泛化能力。

5. RoBERTa：由 Facebook 在 2019 年提出，是一种改进的 BERT 模型，采用了更大的训练数据和更长的训练时间，具有更好的效果和泛化能力。

6. T5：由 Google 在 2020 年提出，是一种基于 Transformer 的通用预训练模型，可以处理多种任务，如摘要、翻译、问答等。

7. GShard：由 Google 在 2020 年提出，是一种分布式的 Transformer 模型，可以处理更大的数据集和更复杂的任务。

8. Megatron：由 NVIDIA 在 2019 年提出，是一种高效的 Transformer 模型，采用了模型并行和数据并行两种方式，具有更快的训练速度和更好的效果。