1. 背景

1.1 大模型算力需求

大模型因其参数规模巨大、结构复杂，通常需要强大的计算资源来支持其推理过程，这使得算力成为大模型应用的关键要素。信通院的数据资料显示云端推理的市场潜力很大，AI大模型落地应用数量正在不断增加，市场对大模型推理算力的需求也呈现爆发式增长态势。

近年来，CPU制程和架构的提升以及英特尔AMX指令集的面世带来了算力的快速提升。英特尔对大模型推理等多个AI领域持续深入研究，提供全方位的AI软件支持，兼容主流AI软件且提供多种软件方式提升CPU的AI性能。目前，已有充分的数据显示CPU可以用于大模型推理。

1.2 CPU算力用于大模型推理的适用场景

CPU适用于以下大模型推理场景，

场景1: 大模型推理需要的内存超过了单块GPU的显存容量，需要多块或更高配GPU卡，采用CPU方案，可以降低成本；

场景2: 应用请求量小，GPU利用率低，采用CPU推理，资源划分的粒度更小，可有效降低起建成本；

场景3: GPU资源紧缺，CPU更容易获取，且可以胜任大模型推理。

2. 英特尔 AI推理加速技术

2.1 英特尔 AI硬件基础

第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器（Ice Lake ） ：

最大支持40个物理核，最大支持内存频率3200MT/s，最大支持64条PCIe 4.0。

搭载英特尔® 高级矢量扩展 512（英特尔® AVX-512）技术。

可用：天翼云第七代云主机（s7/c7/m7）。

第四代英特尔® 至强® 可扩展处理器（Sapphire Rapids ） ：

最大支持60个物理核，最大支持内存频率4800MT/s，最大支持80条PCIe 5.0。

搭载英特尔® 高级矩阵扩展 (Advanced Matrix eXtensions)技术。

AMX 支持BF16和INT8，通过加速矩阵乘法运算，极大提升AI应用的性能。

可用：天翼云第八代云主机（s8r）。

第五代英特尔® 至强® 可扩展处理器（Emerald Rapids ） ：

最大支持64个物理核，最大支持内存频率5600MT/s，L3 cache高达5MB/core，最大支持80条PCIe 5.0。

搭载英特尔® 高级矩阵扩展 (Advanced Matrix eXtensions)技术。

AMX 支持BF16和INT8，通过加速矩阵乘法运算，极大提升AI应用的性能。

相较于第四代处理器，第五代处理器具有更大的带宽，在大语言模型推理领域可带来最高1.5倍的性能提升。

可用：天翼云即将上线。

2.2 英特尔 AI软件工具

英特尔提供三个层面的AI软件支持：

2.2.1 Intel® Extension for PyTorch*

Intel® Extension for PyTorch*（旧称Intel PyTorch Extension, IPEX）能够优化AI推理任务在英特尔硬件上的性能，支持AVX-512与AMX。

2.2.2 xFasterTransformer

xFasterTransformer（xFT）是由英特尔官方开源的AI推理框架，为大语言模型（LLM）在英特尔®至强®硬件平台上提供了一种深度优化的解决方案。xFT支持AVX-512与AMX，并可在AMX上获得极致的推理性能。xFT目前支持的接口与模型如下：

（更新时间：2024-04-09，您可在下文的官方链接中查看最新的数据）

xFT还可支持多种数据类型，满足用户对不同精度的需求。xFT目前支持的数据类型包括：

FP16 / BF16 / INT8 / W8A8 / INT4 / NF4 /
BF16_FP16 / BF16_INT8 / BF16_W8A8 / BF16_INT4 / BF16_NF4 / W8A8_INT8 /
W8A8_INT4 / W8A8_NF4（更新时间：2024-04-09，您可在下文的官方链接中查看最新的数据）

xFT部署简便，您只需要一键安装插件，并在程序中加入几行代码，即可使用xFT对您的模型进行加速。具体实践可参考本文第3节的内容。

3. 英特尔 AI软件工具在天翼云主机上的应用实践

本节内容主要介绍基于Intel® Extension for PyTorch*与xFasterTransformer，能够在天翼云主机上取得的性能指标，以及具体实施方法。

3.1 AI推理性能指标

3.1.1 LLaMA2性能指标

基本参数

• vcpu数：32
• 内存：64GB
• 硬盘：通用型SSD
• 模型：Llama-2-7b-chat
• 输入token个数：128
• 输出token个数：128
• batch size：1
• 数据类型：torch2.0(BF16)，xFT(FP16)
• 测试机型：c7.8xlarge.2 | 32核 | 64G (numa node 1)，s8r.8xlarge.2 | 32核 | 64G (numa node 2)

性能数据

xFT在推理总时延（Inference Latency）和生成token时延（Next Token Latency）上都有明显的优化。

3.1.2 StableDiffusion性能指标

基本参数

• vcpu数：32
• 内存：64GB
• 硬盘：通用型SSD
• 模型：stable-diffusion-2-1
• 输入token个数：6
• 输出图片尺寸：512 x 512
• 推理Steps：20
• batch size：1
• 数据类型：torch2.0(FP32)，IPEX(FP32)

性能数据

IPEX在推理总时延上有一定的性能提升。

3.2 AI软件工具实施方法（基于一键部署镜像）

为了方便您进行性能测试，天翼云联合英特尔制作了一键部署的云主机镜像，内置torch2.0环境，Intel® Extension for PyTorch*与xFasterTransformer软件，以及Llama-2-7b-chat与stable-diffusion-2-1模型。您可直接开通云主机并选择对应镜像进行体验。

镜像支持的云主机规格与资源池信息如下表：

注意
内存需在32G及以上。

	云主机规格	资源池
英特尔第三代至强可扩展处理器AVX-512	s7 / c7 / m7	西南-西南1 华东-华东1
英特尔第四代至强可扩展处理器AMX	s8r	华东-华东1 -可用区2
英特尔第五代至强可扩展处理器AMX	即将上线	即将上线

注意
镜像内置的是天翼云七代主机(s7/c7/m7)特殊编译版本的xfastertransformer，如果您使用的是天翼云八代机(s8r)，请在xFT环境下手动更新安装新版本，否则版本不兼容，可参考下方的示例代码。

conda activate xFT
pip install xfastertransformer==1.4.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

镜像名称：应用镜像 - ubuntu - Intel-AI推理加速，如图所示：

3.2.1 xFasterTransformer (xFT)实施方法

3.2.1.1 模型转换为xFT格式

在使用xFT框架前，需要对模型进行格式转换。xFT提供了转换命令，您可修改和执行/root/tools/xft_trans.py脚本。

import xfastertransformer as xft
# 输入huggingface模型路径
HF_DIR ="/root/models/Llama-2-7b-chat-hf"
# 输出xft模型路径
XFT_DIR ="/root/models/Llama-2-7b-chat-xft"
xft.LlamaConvert().convert(HF_DIR, XFT_DIR)

在执行前, 需要进入conda运行环境(执行过一次即可)
conda activate xFT
python xft_trans.py

3.2.1.2 查看numa节点分布

numactl -H

以下输出代表32个vcpu均在同一个numa node下：

以下输出代表vcpu0-15分布在numa node0, vcpu16-31分布在numa node1：

3.2.1.3 检查测试参数

性能测试所需的参数均在、root/tools/llama_benchmark.py中，您可按需进行修改，对比开启和关闭xFT的效果，以及不同token长度的效果等。

3.2.1.4 单进程执行

注意
如果您的云主机存在不止一个numa node，直接使用单进程方式执行脚本会出现大幅性能波动，您可参考单核和多核的不同实施方法。

在单进程情况下，您可直接执行python脚本：

# 在执行前, 需要进入conda运行环境(执行过一次即可)
conda activate xFT
cd /root/tools
# 绑定cpu核, 性能更稳定
# OMP线程数和绑定的cpu核数保持一致
# 天翼云主机开启了cpu超线程, 0-1/ 2-3号vcpu分别在同一个物理核上, 只需要使用其中一个核即可
# vcpu与物理核的对应关系可在/proc/cpuinfo查看每个processor的physical id
OMP_THREAD_NUM=16 numactl --all -C 0,2,4,6,8,10,12,14,16,18,20,22,24,26,28,30 python llama_benchmark.py

您将会得到以下输出（本示例采用天翼云c7.8xlarge.2 | 32核 | 64G云主机）：

如果想要和加速前的性能进行对比，您可以修改脚本内的USE_XFT=False，然后再次执行。

您也可使用测试脚本查看模型生成的结果：

# 在执行前, 需要进入conda运行环境(执行过一次即可)
conda activate xFT
cd /root/tools
# 修改prompt后执行
python llama_run.py

3.2.1.5 多进程执行

在多numa node场景下, 推荐使用多进程获得更好的性能指标。您需要根据上文3.2.1.2节 numactl -H查到的信息，调整/root/tools/llama_benchmark_multirank.sh脚本中的相关内容。具体信息在脚本中均有详细注释。

注意
当前多进程脚本只支持USE_XFT=True的模式，关闭xFT加速时无法利用多进程。

# 在执行前, 需要进入conda运行环境(执行过一次即可)
conda activate xFT
cd /root/tools
bash llama_benchmark_multirank.sh

在numa node分配正确的情况下, 天翼云s8r.8xlarge.2 | 32核 | 64G云主机可达到如下指标：

对比来看，如果此时坚持使用单进程模式，带来了跨numa node的性能损耗，则只能达到如下指标：

可以明显看到性能下降。

3.2.2 Intel® Extension for PyTorch*(IPEX)实施方法

OPEX的应用和性能测试可直接按单进程执行：

# 在执行前, 需要进入conda运行环境(执行过一次即可)
conda activate ipex
python sd_benchmmark.py

您将会得到如下输出：

如果想要和加速前性能进行对比，可以修改脚本内的USE_IPEX=False然后再次执行。

4. 附录：一键部署的镜像环境制作

########## base environment ##########
# 选择一个miniconda版本下载安装: https://repo.anaconda.com/miniconda/
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py310_24.1.2-0-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-py310_24.1.2-0-Linux-x86_64.sh
source ~/.bashrc
# 安装numactl工具
apt install numactl
# 安装git lfs
curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.deb.sh | sudo bash
apt-get install git-lfs
git lfs install
########## xFasterTransformer ##########
conda create -n xFT python=3.10
conda activate xFT
pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
pip install transformers==4.36.0 sentencepiece protobuf accelerate datasets cmake -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# icelake AVX-512架构 (特殊编译版本)
pip install xfastertransformer-1.3.1.icx-py3-none-any.whl
# spr/emr AMX架构 (当前最新版本为1.4.0)
pip install xfastertransformer==1.4.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 从huggingface下载llama-2-7b-chat模型

########## Intel® Extension for PyTorch* ##########
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
pip install intel-extension-for-pytorch
pip install oneccl_bind_pt --extra-index-url https://pytorch-extension.intel.com/release-whl/stable/cpu/us/

pip install transformers accelerate diffusers

# 从huggingface下载stable-diffusion-2-1模型
# 注意sd模型仓库内放了太多不同版本的模型，实际只需要下载其中一版即可。
# 只下载小文件
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2-1
# 然后根据需要下载所需文件
cd stable-diffusion-2-1
git lfs pull --include=”pytorch_model.bin”
git lfs pull --include=”diffusion_pytorch_model.bin”

# /root/tools/stable_diffusion_ipex/pipeline.py下载来自https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/examples/community/stable_diffusion_ipex.py