Высокооптимизированные библиотеки для CPU
Обработка естественного языка, классификация изображений и другие задачи искусственного интеллекта были бы невозможны без высокооптимизированных библиотек для CPU, которые превращают миллиарды параметров нейронных сетей в осмысленные результаты.
Невидимые двигатели искусственного интеллекта
Когда вы задаете вопрос языковой модели на своем компьютере, за плавной генерацией ответа стоят сложнейшие математические операции.
Что скрывается под капотом
BLAS как фундамент ИИ
BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms) — это фундаментальный стандарт интерфейса базовых операций линейной алгебры, который стал основой для современных вычислений в области искусственного интеллекта. Эти библиотеки предоставляют строительные блоки для сложных математических операций, которые ежесекундно выполняются в недрах ИИ-систем.
Библиотеки BLAS функционируют на трех уровнях сложности:
- Уровень 1: Операции над векторами (скалярное произведение, умножение вектора на скаляр)
- Уровень 2: Векторно-матричные операции (умножение матрицы на вектор)
- Уровень 3: Матрично-матричные операции (перемножение матриц, решение систем линейных уравнений)
Эти операции являются вычислительным ядром большинства алгоритмов машинного обучения. LAPACK (Linear Algebra PACKage) — более высокоуровневая библиотека, содержащая около тысячи функций для решения сложных задач линейной алгебры, которая строится на основе BLAS.
OpenBLAS
Открытое решение для высокопроизводительных вычислений
OpenBLAS представляет собой одну из самых популярных реализаций BLAS с открытым исходным кодом. Ее архитектура состоит из трех уровней:
- Верхний уровень с внешним API, реализующим интерфейсы BLAS/CBLAS
- Средний уровень, где вычисления распределяются между потоками
- Нижний уровень оптимизированных ядер, написанных на ассемблере или с использованием интринсиков
Библиотека активно развивается и уже поддерживает даже такие экзотические архитектуры, как RISC-V, включая оптимизации с использованием инструкций из RISC-V Vector Extension. Это демонстрирует ее адаптивность к разнообразному аппаратному обеспечению.
Вычислительные бэкенды Ollama
Статьи по Оллама
Мост между моделью и процессором
Ollama использует различные вычислительные бэкенды для оптимизации работы языковых моделей на доступном оборудовании. Когда мы запускаем модель через Ollama на CPU, происходит сложная работа по преобразованию операций нейронной сети в эффективные инструкции для процессора.
PyTorch часто выступает в роли основного бэкенда для инференса больших языковых моделей, поскольку большинство современных открытых LLM изначально выпускаются в его формате. Этот фреймворк великолепно оптимизирован для работы на центральном процессоре, используя библиотеки вроде Intel MKL или OpenBLAS для векторных вычислений.
Альтернативным подходом является использование ONNX Runtime, который обеспечивает дополнительный уровень оптимизации. Модель, обученная в PyTorch, экспортируется в универсальный формат.onnx, который затем запускается с помощью высокооптимизированного бэкенда ONNX Runtime. Это позволяет отделить этап разработки модели от этапа ее развертывания и применять дополнительные оптимизации, такие как квантизация, для повышения производительности.
Производительность в реальных условиях
Эффективность этих библиотек впечатляет: тестирование показало, что на CPU Intel i7-12700 современные языковые модели показывают вполне приемлемую скорость работы — от 10 до 50 токенов в секунду в зависимости от размера модели.
На специализированных процессорах, таких как «Эльбрус-8СВ», оптимизация математических библиотек демонстрирует еще более впечатляющие результаты. При переходе с ORT 1.1 на ORT 1.15.1 производительность нейросети BERT увеличилась в среднем в 14,8 раза. Это стало возможным благодаря замене функций матричного умножения, реализованных на C++, на высокооптимизированные методы из EML (Elbrus Media Library) — специальной библиотеки, содержащей оптимизированные реализации математических функций.
Практическое применение и перспективы
Благодаря этим оптимизациям, даже пользователи без мощных графических ускорителей могут работать с языковыми моделями напрямую на своих CPU. Это открывает возможности для локальной обработки конфиденциальных данных без отправки в облако и работы в автономном режиме.
Развитие высокопроизводительных библиотек для CPU особенно важно в контексте технологического суверенитета и импортозамещения. Адаптация OpenBLAS и ONNX Runtime для архитектур RISC-V и «Эльбрус» позволяет создавать полностью независимые программно-аппаратные комплексы для задач искусственного интеллекта.
Заключение
Высокооптимизированные библиотеки для CPU, такие как BLAS и специализированные вычислительные бэкенды Ollama, играют ключевую роль в демократизации искусственного интеллекта. Они позволяют запускать мощные языковые модели на обычном процессоре, обеспечивая баланс между производительностью и доступностью. По мере развития алгоритмов и аппаратного обеспечения мы можем ожидать дальнейшего улучшения эффективности этих библиотек, что сделает технологии ИИ еще более доступными для широкого круга пользователей.
Опубликовано:
