阿里云& NVIDIA TensorRT Hackathon 2023 决赛圆满收官

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2023年9月 29日,由阿里云、NVIDIA联合主办,阿里云天池平台承办的“NVIDIA TensorRT Hackathon 2023生成式 AI模型优化赛”圆满落幕。该赛事自2020年以来,已成功举办三届,本届赛事于今年 7月启动,吸引了来自全国729支开发者团队报名参赛,其中共有 40支团队晋级复赛,最终 26支团队于决赛中脱颖而出,分获冠军/亚军/季军及优胜奖,展现出了卓越的技术实力。

解锁 TensorRT-LLM挖掘生成式 AI新需求

今年的NVIDIA TensorRT Hackathon着重提升选手开发 TensorRT应用的能力。

在过去的一年里,生成式 AI迎来了爆发式增长。计算机能够批量生成大量图像和文本,有的甚至能够媲美专业创作者的作品。这为未来生成式 AI模型的发展铺平了道路,令人充满期待。正因如此,NVIDIA TensorRT Hackathon 2023选择生成式 AI模型作为比赛的主题,以激发选手的创新潜力。

今年的比赛设置了初赛和复赛两组赛题——初赛阶段,选手需要利用 TensorRT加速带有 ControlNet的 Stable Diffusion pipeline,以优化后的运行时间和出图质量作为主要排名依据;复赛为开放赛题,选手可自由选择公开的 Transformer模型,并利用 TensorRT或 NVIDIA TensorRT-LLM进行模型推理优化。

NVIDIA TensorRT™作为 GPU上的 AI推理加速库,一直以来都备受业界认可与青睐。本次比赛的背后是 NVIDIA TensorRT开发团队对产品不断进行改进和优化的结果。通过让更多模型能够顺利通过 ONNX自动解析得到加速,并对常见模型结构进行深度优化,极大地提高了 TensorRT的可用性和性能。这意味着大部分模型无需经过繁琐的手工优化,就能够在 TensorRT上有出色的性能表现。

TensorRT-LLM是 NVIDIA即将推出用于大语言模型推理的工具,目前已于官网开放试用。作为此次复赛推荐使用的开发工具之一,TensorRT-LLM包含 TensorRT深度学习编译器,并且带有经过优化的 CUDA kernel、前处理和后处理步骤,以及多 GPU/多节点通信,可以在 NVIDIA GPU上提供出类拔萃的性能。它通过一个开源的模块化 Python应用 API提高易用性和可扩展性,使开发人员能够尝试新的 LLM,提供最顶尖的性能和快速自定义功能,且不需要开发人员具备深厚的 C++或 CUDA知识。

作为本次大赛的主办方之一,阿里云天池平台为参赛选手提供了卓越的云上技术支持,在阿里云GPU云服务器中内置 NVIDIA A10 Tensor Core GPU,参赛者通过云上实例进行开发和训练优化模型,体验云开发时代的AI工程化魅力。同时,由NVIDIA 30名工程师组成导师团队,为晋级复赛的 40支队伍提供一对一辅导陪赛,助力选手获得佳绩。

从实践到迭代脑力与创造力的集中比拼

本次比赛中涌现出大量优秀的开发者。在获奖的 26支团队中,有不少团队选择借助 TensorRT-LLM对通义千问-7B进行模型推理优化。

通义千问-7B(Qwen-7B)是阿里云研发的通义千问大模型系列的 70亿参数规模的模型,基于 Transformer的大语言模型,在超大规模的预训练数据上进行训练得到。在 Qwen-7B的基础上,还使用对齐机制打造了基于大语言模型的 AI助手 Qwen-7B-Chat。

获得此次比赛一等奖的“无声优化者(着)”团队,选择使用 TensorRT-LLM完成对 Qwen-7B-Chat实现推理加速。在开发过程中,克服了 Hugging Face转 Tensor-LLM、首次运行报显存分配错误、模型 logits无法对齐等挑战与困难,最终在优化效果上,吞吐量最高提升了4.57倍,生成速度最高提升了5.56倍。

而获得此次赛事二等奖的“NaN-emm”团队,在复赛阶段,则选择使用 TensorRT-LLM实现 RPTQ量化。RPTQ是一种新颖的基于重排序的量化方法,同时量化了权重与中间结果(W8A8),加速了计算。从最开始不熟悉任何 LLM模型,到后续逐步学习和了解相关技术,“NaN-emm”团队启用了GEMM plugin,GPT Attention plugin,完成了 VIT、Q-Former、Vicuna-7B模型的转化,最终通过 40个测试数据,基于 Torch框架推理耗时 145秒,而经过 TensorRT-LLM优化的推理引擎耗时为 115秒。

本次大赛还涌现了一批优秀的开发者,本届参赛选手邓顺子不仅率领队伍获得了一等奖,还收获了本次比赛唯一的特别贡献奖。他表示,2022年的 Hackathon比赛是他首次接触 TensorRT,这使他对模型推理加速产生了浓厚的兴趣。尽管当时未能进入复赛,但那次经历让他深感自身技能的不足。在上一次比赛中,他目睹了顶尖选手使用 FasterTransformer在比赛中取得领先地位,这一经历让他对 AI技术有了更深入的理解和追求。随后,他积极做 TensorRT上的模型开发,特别是对 ChatGLM/Bloom等新兴模型进行了优化,感受到了 TensorRT的强大。

今年,他再次参加了 TensorRT Hackathon 2023,利用 TensorRT-LLM成功优化了 QWen大模型,实现了自己的梦想。他感谢主办方给予的机会,团队的支持,以及所有参赛者的努力,他期待未来能与大家一起为 AI技术的发展创造更多奇迹。

人工智能应用场景创新日新月异,AI模型的开发与部署也需要注入新的动能。在此次赛事中,选手们基于 TensorRT挖掘出更多的潜能和功能需求。未来,阿里云和NVIDIA还将持续为开发者和技术爱好者提供展示技能和创意的平台,天池平台将与更多优秀的开发者一同推进 TensorRT的发展,让 AI在 GPU上更容易、更高效地部署。

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