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飞桨与海光人工智能加速卡DCU系列完成互证,助力国产AI加速 卡人工智能应用创新
发布日期:2021-10-10T03:59:00.000+0000 浏览量:42次

近日,百度飞桨深度学习框架与海光人工智能加速卡DCU系列进行了安装部署测试、基本功能测试和稳定性兼容性测试,联合测试结果显示百度飞桨深度学习框架在海光DCU系列以及海光3000、5000、7000系列CPU环境上均能顺利安装,可以可靠、稳定、高性能地运行,满足用户的关键性应用需求。



其中,DCU(Deep Computing Unit 深度计算器)是海光(HYGON)推出的一款专门用于AI人工智能和深度学习的加速卡。目前飞桨框架ROCm版基于海光CPU(X86)和DCU支持以下模型的单机单卡/单机多卡的训练与推理。


飞桨框架ROCm版安装说明及测试环境说明:

本次适配及测试工作是由飞桨团队和海光团队基于海光7000系列CPU以及海光DCU-Z100深度计算处理器芯片,在CentOS7.6操作系统下进行了相关性测试。目前飞桨框架ROCm版支持基于海光CPU和DCU的Python的训练和原生预测,当前支持的飞桨框架ROCm版本为4.0.1, 飞桨框架版本为2.1.0,提供两种安装方式:

  • 通过预编译的wheel包安装

  • 通过源代码编译安装


软件名称

版本号

Python

3.7.9

Cmake

3.16.0

gcc (Debian 8.3.0-6.lnd.vec.20)

7.3.1

Git

2.17.1

OpenBLAS

0.3.5-1

Protobuf

3.6.1.3-2

Pip

20.2.4

飞桨深度学习框架

2.1.0

表1:软件环境



项目

数量

硬件环境

软件环境

服务器

1台

•双路海光7285 32核CPU

•支持8块DCU Z100

•支持512G DDR4内存

•支持4块960G SATA SSD

•2+2冗余2000W电源模块

操作系统:CentOS7.6

表2:硬件环境


飞桨框架ROCm版支持模型:

当前在海光DCU芯片上进行过80+模型的官方验证,验证包括有图像分类(PaddleClas)、目标检测(PaddleDetection)、图像分割(PaddleSeg)、文字识别(PaddleOCR)、生成对抗网络(PaddleGAN)、自然语言处理(PaddleNLP)、推荐(PaddleRec)、语音(Parakeet)类别的模型。下表是支持的部分目标检测类模型的情况,完整支持信息请见:

飞桨官网 > 文档 >使用教程 >硬件支持 > 海光DCU芯片运行飞桨 > 飞桨框架ROCm版支持模型。

(文档链接:

https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/09_hardware_support/rocm_docs/paddle_rocm_cn.html


飞桨框架ROCm版训练及预测:

训练:使用海光CPU/DCU进行训练与使用Intel CPU/Nvidia GPU训练相同,当前飞桨框架ROCm版本完全兼容飞桨框架 CUDA版本的API,直接使用原有的GPU训练命令和参数即可。


预测:使用海光CPU/DCU进行预测与使用Intel CPU/Nvidia GPU预测相同,支持飞桨原生推理库(Paddle Inference),适用于高性能服务器端、云端推理。当前飞桨框架 ROCm版本完全兼容飞桨框架 CUDA版本的 C++/Python API,直接使用原有的GPU预测命令和参数即可。


完整训练及预测示例可参考官网海光DCU芯片运行飞桨文档。



海光信息技术股份有限公司(以下简称“海光公司”)自主研发的人工智能加速卡DCU系列可以全面覆盖支持深度学习训练场景,轻松应对复杂神经网络训练,适合为人工智能计算提供强大的算力。产品已经大量应用在电信、金融、教育、科研、人工智能等重要领域。



北京百度网讯科技有限公司(以下简称“百度公司”)自主研发的深度学习平台飞桨,以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础,集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体,是中国首个自主研发、功能丰富、开源开放的产业级深度学习平台。


本次百度飞桨深度学习框架与海光人工智能加速卡DCU系列完成互认证,进一步提升双方在国产软、硬件领域的产品竞争力,不断完善产品性能的同时,为客户提升AI平台支撑能力,助力客户实现数字化、智能化升级转型。




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