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PyTorch&TensorFlow跑分对决:哪个平台运行NLP模型推理更快

2019-10-21已围观 12 次来源:互联网编辑:大发一分快三

晓查 发自 凹非寺

量子位 报道 | 公众号 QbitAI

关于PyTorch和TensorFlow谁更好的争论,从来就没有停止过。

开源社区的支持度、上手的难易度都是重要的参考。还有人说:学术界用PyTorch,工业界用TensorFlow。

然而还有一项不可忽略的因素,就是二者的实际性能。

没关系,不服跑个分?!

最近,一位来自“Huggingface”的工程师,使用了NLP中的Transformer模型,分别在两大平台上测试了一组推理速度。

虽然Huggingface只是一家创业公司,但是在NLP领域有着不小的声誉,他们在GitHub上开源的项目,只需一个API就能调用27个NLP模型广受好评,已经收获1.5万星。

PyTorch和TensorFlow究竟哪个更快?下面用详细评测的数据告诉你。

运行环境

作者在PyTorch 1.3.0、TenserFlow2.0上分别对CPU和GPU的推理性能进行了测试。

两种不同的环境中具体硬件配置如下:

  1. CPU推理:使用谷歌云平台上的n1-standard-32硬件,即32个vCPU、120GB内存,CPU型号为2.3GHz的英特尔至强处理器。
  2. GPU推理:使用谷歌云平台上的定制化硬件,包含12个vCPU、40GB内存和单个V100 GPU(16GB显存)。

在测试过程中使用本地Python模块的timeit来测量推理时间。每个实验重复30次,然后对这30个值取平均值,获得平均推理时间。

NLP模型的Batch Size设置为分别设置为1、2、4、8,序列长度为8、64,、128、256、512、1024。

测试结果

话不多说,先上跑分结果:

在大多数情况下,这两个平台都能获得相似的结果。与PyTorch相比,TensorFlow在CPU上通常要慢一些,但在GPU上要快一些:

  • 在CPU上,PyTorch的平均推理时间为0.748s,而TensorFlow的平均推理时间为0.823s。
  • 在GPU上,PyTorch的平均推理时间为0.046s,而TensorFlow的平均推理时间为0.043s。

以上的数据都是在所有模型总的平均结果。结果显示,输入大小(Batch Size×序列长度)越大,对最终结果的影响也越大。

当输入太大时,PyTorch会出现内存不足的情况。作者把这些部分从结果中删除,因此这会使结果偏向PyTorch。

总的来说,PyTorch模型比TensorFlow模型更容易耗尽内存。除了Distilled模型之外,当输入大小达到8的Batch Size和1024的序列长度时,PyTorch就会耗尽内存。

至于更完整详细的清单,请参阅文末的Google文档链接。

两大平台的加速工具

除了初步的测试,作者还用上两个平台独有的加速工具,看看它们对模型推理速度有多大的提升。

Torch是PyTorch创建可序列化模型的方法,让模型可以在不同的环境中运行,而无需Python依赖项,例如C++环境。

Torch似乎非常依赖于模型和输入大小:

使用Torch可以在XLNet上产生永久的性能提升,而在XLM上使用则会不可靠;

在XLM上,Torch可以提高较小输入时的性能,但会降低较大输入时的性能。

平均而言,使用Torch跟踪的模型,推理速度要比使用相同PyTorch非跟踪模型的快20%

XLA是可加速TensorFlow模型的线性代数编译器。作者仅在基于TensorFlow的自动聚类功能的GPU上使用它,这项功能可编译一些模型的子图。结果显示:

启用XLA提高了速度和内存使用率,所有模型的性能都有提高。

大多数基准测试的运行速度提升到原来的1.15倍。在某些极端情况下,推理时间减少了70%,尤其是在输入较小的情况下。

最后,作者还在Google文档的列表里还加入了“训练”选项卡,或许不久后就能看到两大平台上的训练测试对比,唯一挡在这项测试面前的障碍可能就是经费了。

传送门

原文链接:

https://medium.com/huggingface/benchmarking-transformers-pytorch-and-tensorflow-e2917fb891c2

完整跑分清单:

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1sryqufw2D0XlUH4sq3e9Wnxu5EAQkaohzrJbd5HdQ_w/edit#gid=0

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