原标题：亚马逊云科技Inf2实例每瓦性能提高了50%

　　在2019年的亚马逊云科技re:Invent上，亚马逊云科技发布了Inferentia芯片和Inf1实例这两个基础设施。Inferentia是一种高性能机器学习推理芯片，由亚马逊云科技定制设计，其目的是提供具有成本效益的大规模低延迟预测。时隔四年，2023年4月亚马逊云科技发布了Inferentia2芯片和Inf2实例，旨在为大型模型推理提供技术保障。

　　Inf2实例的应用场景

　　使用亚马逊云科技Inf2实例运行流行的应用程序，例如文本摘要、代码生成、视频和图像生成、语音识别、个性化等。Inf2实例是Amazon EC2中的第一个推理优化实例，引入了由NeuronLink(一种高速、非阻塞互连)支持的横向扩展分布式推理。现在可以在Inf2实例上跨多个加速器高效部署具有数千亿个参数的模型。Inf2实例的吞吐量比其他类似的Amazon EC2实例高出三倍，延迟低八倍，性价比高出40%。为了实现可持续发展目标，与其他类似的Amazon EC2实例相比，Inf2实例的每瓦性能提高了50%。

　　使用Inf2实例运行GPT-J-6B模型

　　GPT-J-6B是由一组名为EleutherAI的研究人员创建的开源自回归语言模型。它是OpenAI的GPT-3 的替代方案之一，在聊天、摘要和问答等广泛的自然语言任务中表现良好。

　　该模型由28层组成，模型维度为4096，前馈维度为16384。模型维度分为16个头，每个头的维度为256。旋转位置嵌入(RoPE)应用于每个头的64个维度。使用与GPT-2/GPT-3相同的一组BPE，使用50257的标记化词汇训练模型。

　　GPT-J-6B基础设施有60亿个参数，非常适合大语言模型(LLM)学习的入门版本，进行文本生成测试。在部署过程中，用到了Neuron SDK和transformers-neuronx。transformers-neuronx是由AWS Neuron团队构建的开源库，可帮助使用AWS Neuron SDK运行转换器解码器推理工作流程。目前，它提供了GPT2、GPT-J和OPT模型类型的演示脚本，它们的前向函数在编译过程中重新实现，以进行代码分析和优化，并且可以基于同一个库实现其他模型架构。AWS Neuron优化的转换器解码器类已使用称为PyHLO的语法在XLA HLO(高级操作)中重新实现。该库还实现了张量并行(Tensor Parallelism)，以跨多个NeuronCore对模型权重进行分片。

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