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基于第四代英特爾 至強(qiáng) 可擴(kuò)展處理器的海鑫智圣云邊端一體化方案加速 AI 推理

2023-06-25 11:57 作者:oneAPI技術(shù)匯  | 我要投稿



得益于人工智能 (AI)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的應(yīng)用,金融機(jī)構(gòu)正在日趨智能化,不僅能夠提升業(yè)務(wù)處理效率和金融安全性,同時(shí)為客戶提供更加人性化的金融服務(wù),讓客戶體會(huì)到金融服務(wù)的 “溫度”。例如,通過 AI 系統(tǒng)對(duì)于客戶的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化分析,金融機(jī)構(gòu)將能夠清晰地洞察客戶的偏好,讓客戶服務(wù)過程更加精準(zhǔn)。但同時(shí),海量數(shù)據(jù)的分析與AI 應(yīng)用也將給基礎(chǔ)設(shè)施帶來巨大的壓力。

北京海鑫智圣技術(shù)有限公司(以下簡(jiǎn)稱:海鑫智圣)推出了集成 “海鑫智圣邊緣計(jì)算終端+云端Cell推理引擎”的云邊端一體化解決方案,并搭載了全新的第四代英特爾?至強(qiáng)? 可擴(kuò)展處理器。借助內(nèi)置的英特爾? 高級(jí)矩陣擴(kuò)展(英特爾? AMX)加速引擎,第四代英特爾? 至強(qiáng)? 可擴(kuò)展處理器能夠幫助海鑫智圣進(jìn)一步優(yōu)化端到端推理性能,提升 AI 平臺(tái)的整體算力和可擴(kuò)展性,滿足智慧金融在生物特征識(shí)別、智能 OCR 識(shí)別等領(lǐng)域的性能要求,加速智慧金融變革。


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第四代英特爾? 至強(qiáng)? 可擴(kuò)展處理器提升 AI 推理性能

“人工智能是智慧金融系統(tǒng)構(gòu)建的核心技術(shù)支撐之一,通過采用第四代英特爾? 至強(qiáng)? 可擴(kuò)展處理器,我們得以在保證推理精度的前提下,大幅提升生物特征識(shí)別等 AI 模型的推理速度。我們還將與英特爾進(jìn)行持續(xù)合作,以云邊端一體化的金融 AI 應(yīng)用,推動(dòng)智慧金融系統(tǒng)的進(jìn)化,助力金融業(yè)務(wù)價(jià)值的升級(jí)。”?

孟凡軍

海鑫智圣總經(jīng)理


在使用第四代英特爾? 至強(qiáng)? 可擴(kuò)展處理器進(jìn)行推理并通過 OpenVINO? 工具套件進(jìn)行性能優(yōu)化的場(chǎng)景中,海鑫智圣一體化解決方案能夠支持金融機(jī)構(gòu)獲得強(qiáng)大的推理性能,同時(shí)增強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施調(diào)度的靈活性,降低 TCO。為了驗(yàn)證第四代英特爾? 至強(qiáng)? 可擴(kuò)展處理器帶來的推理性能提升,海鑫智圣與英特爾在生物特征識(shí)別應(yīng)用中,進(jìn)行了聯(lián)合測(cè)試。測(cè)試系統(tǒng)配置如表 1 所示。
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表 1. 測(cè)試系統(tǒng)配置


首先,雙方對(duì)比了在模型數(shù)據(jù)類型同為 FP32 時(shí),生物特征識(shí)別模型在第三代/第四代英特爾? 至強(qiáng)? 可擴(kuò)展處理器上的推理性能差異。測(cè)試結(jié)果如圖 1 所示,第四代英特爾? 至強(qiáng)? 可擴(kuò)展處理器獲得了 1.58 倍的代際性能提升。

圖 1. 第三代/第四代英特爾? 至強(qiáng)? 可擴(kuò)展處理器上的推理性能對(duì)比

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隨后,雙方在基于第四代英特爾? 至強(qiáng)? 可擴(kuò)展處理器的平臺(tái)上,采用英特爾? AMX 將模型從 FP32 轉(zhuǎn)化為 BF16,并測(cè)試了兩者的性能差異。測(cè)試數(shù)據(jù)如圖 2 顯示,優(yōu)化后可以實(shí)現(xiàn) 4.55 倍的性能提升。

圖 2. 不同數(shù)據(jù)類型的推理性能比較

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方案收益


? 顯著的推理性能提升? ? ? ? ?? ????

相較于第三代英特爾? 至強(qiáng)? 可擴(kuò)展處理器,內(nèi)置英特爾? AMX加速引擎的第四代英特爾?至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器能夠大幅提升推理性能,加快 AI 應(yīng)用響應(yīng)速度,降低性能壓力。

? 較低的精度損失? ? ? ? ? ? ? ??? ???

測(cè)試數(shù)據(jù)顯示,通過將數(shù)據(jù)類型從 FP32 轉(zhuǎn)化為 BF16,英特爾? AMX 在大幅提升性能的同時(shí),精度損失僅為0.08%,完全可以滿足實(shí)際應(yīng)用所需。

? 實(shí)現(xiàn)算力在云邊端的合理布局???

通過算力在云邊端的分配,降低了云端的數(shù)據(jù)處理以及 AI 推理壓力,縮短了處理時(shí)間,有效提升了數(shù)據(jù)處理效率。

? 快速適配各種應(yīng)用場(chǎng)景? ? ? ? ? ??

解決深度學(xué)習(xí)框架不統(tǒng)一、生產(chǎn)環(huán)境不穩(wěn)定等問題,提升人工智能平臺(tái)整體算力和可擴(kuò)展性能,滿足更多場(chǎng)景所需。

? 支持邊緣端高效 AI 推理? ? ? ???

即使在輕量化的邊緣設(shè)備側(cè),也具備較高的 AI 推理性能,提升 AI 應(yīng)用在邊緣端的運(yùn)行效率,降低數(shù)據(jù)處理延遲。

目前,該方案已經(jīng)在金融機(jī)構(gòu)的多個(gè)場(chǎng)景得到應(yīng)用。例如在銀行開戶驗(yàn)證/支付等場(chǎng)景中,銀行能夠通過生物特征識(shí)別技術(shù)驗(yàn)證是否實(shí)現(xiàn)了 “人證合一”,有效解決在線無人值守環(huán)境中的各類假體攻擊,構(gòu)建安全、高效的金融服務(wù)體系,減少流程時(shí)間以提高轉(zhuǎn)化率。

如果您想要了解該解決方案的詳細(xì)信息,請(qǐng)關(guān)注英特爾開發(fā)人員專區(qū)微信公眾號(hào)在后臺(tái)回復(fù)HisignAI,即可獲取相關(guān)資料。



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