测试成绩出色 英特尔为最新Meta Llama 3.1模型提供加速

继今年4月推出Llama 3之后，Meta于7月24日正式发布了其功能更强大的AI大模型Llama 3.1。Llama 3.1多语言大模型组合包含了80亿参数、700亿参数以及4050亿参数（文本输入/文本输出）预训练及指令调整的生成式AI模型。其每个模型均支持128k长文本和八种不同的语言。

新的模型发布离不开底层软件硬件的优化支持，近日，英特尔宣布公司横跨数据中心、边缘以及客户端AI产品已面向Meta最新推出的大语言模型（LLM）Llama 3.1进行优化，并公布了一系列性能数据。

根据基准测试，在第五代英特尔至强平台上以1K token输入和128 token输出运行80亿参数的Llama 3.1模型，可以达到每秒176 token的吞吐量，同时保持下一个token延迟小于50毫秒。图1展示了运行支持128k长文本的80亿参数Llama 3.1模型时，下一个token延迟可低于100毫秒。

图1 基于第五代英特尔至强可扩展处理器的Llama 3.1推理延迟

之所以取的这样的成绩，主要是得益于英特尔至强处理器在其每个核心中均内置了英特尔高级矩阵扩展（AMX）AI引擎，可将AI性能提升至新水平。
 
由英特尔酷睿Ultra处理器和英特尔锐炫显卡驱动的AI PC可为客户端和边缘提供卓越的设备端AI推理能力。凭借诸如英特尔酷睿平台上的NPU，以及锐炫显卡上英特尔Xe Matrix Extensions加速等专用的AI硬件，在AI PC上进行轻量级微调和应用定制比以往更加容易。对于本地研发，PyTorch及英特尔PyTorch扩展包等开放生态系统框架可帮助加速。而对于应用部署，用户则可使用英特尔OpenVINO工具包在AI PC上进行高效的模型部署和推理。AI工作负载可无缝部署于CPU、GPU以及NPU上，同时实现性能优化。

图2 在配备内置英特尔锐炫显卡的英特尔酷睿Ultra 7 165H AI PC上，Llama 3.1推理的下一个token延迟

图3 在使用英特尔锐炫A770 16GB限量版显卡的AI PC上，Llama 3.1推理的下一个token延迟

企业AI开放平台（OPEA）由LF AI & Data基金会发起，旨在聚合生态之力，推动创新，构建开放、多供应商的、强大且可组合的生成式AI解决方案。基于可组合且可配置的多方合作组件，OPEA为企业提供开源、标准化、模块化以及异构的RAG流水线（pipeline）。

作为OPEA的发起成员之一，英特尔正帮助引领行业为企业AI打造开放的生态系统，同时，OPEA亦助力Llama 3.1模型实现性能优化。英特尔AI平台和解决方案能够有助于企业部署AI RAG。

此次测试中，微服务部署于OPEA蓝图的每一支细分领域中，包括防护（Guardrail）、嵌入（Embedding）、大模型、数据提取及检索。端到端RAG流水线通过Llama 3.1进行大模型的推理及防护，使用BAAI/bge-base-en-v1.5模型进行嵌入，基于Redis向量数据库，并通过Kubernetes（K8s）系统进行编排。

图4 基于Llama 3.1的端到端RAG流水线，由英特尔Gaudi 2加速器和至强处理器提供支持

目前，英特尔AI PC及数据中心AI产品组合和解决方案已面向全新Llama 3.1模型实现优化，OPEA亦在基于英特尔至强等产品上全面启用。未来，英特尔将持续投入软件优化，支持更多全新的模型与用例。

结语

为了推动“让AI无处不在”的愿景，英特尔在打造AI软件生态方面持续投入。

目前，英特尔丰富的AI产品组合已支持上述最新模型，并通过开放生态系统软件实现针对性优化，涵盖PyTorch及英特尔PyTorch扩展包（Intel Extension for PyTorch）、DeepSpeed、Hugging Face Optimum库和vLLM等。