2022年8月2日，TPC事務(wù)處理性能委員會官網(wǎng)正式發(fā)布了星環(huán)科技在3TB數(shù)據(jù)量下的TPCx-AI測試結(jié)果，Sophon Discover 3.0以AIUCpm 2,740.05分的優(yōu)異表現(xiàn)，成為該數(shù)據(jù)量下全球成功通過測試及官方審計的產(chǎn)品，也是截至目前該AI基準(zhǔn)測試的數(shù)據(jù)量級。

　　TPCx-AI，貼合實際人工智能使用場景的Benchmark

　　TPC(Transaction Processing Performance Council)全稱為事務(wù)處理性能委員會，是全球最知名的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)測評基準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)化組織。TPCx-AI是TPC組織定義的一種端到端AI基準(zhǔn)測試標(biāo)準(zhǔn)，用于衡量機器學(xué)習(xí)或數(shù)據(jù)科學(xué)平臺的在AI端到端流水線中的性能。該AI基準(zhǔn)測試對于數(shù)據(jù)處理量級、運行便捷性、性價比、廣泛適應(yīng)性、ML&DL功能均做出要求，并需通過官方審計。TPCx-AI標(biāo)準(zhǔn)要求測試廠商擁有人工智能領(lǐng)域的技術(shù)能力，還需要提供完整的軟硬件解決方案和一站式的人工智能平臺，并在AI前沿領(lǐng)域具有突破性研究。

　　TPCx-AI測試標(biāo)準(zhǔn)共提供10個機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)測試用例，涵蓋客戶分類、客戶對話轉(zhuǎn)錄、銷售預(yù)測、垃圾郵件檢測、價格預(yù)測、分類和欺詐檢測等應(yīng)用場景。每個用例都包含：數(shù)據(jù)生成、數(shù)據(jù)管理、模型訓(xùn)練、模型評分和模型推理階段。區(qū)別于其他AI基準(zhǔn)，TPCx-AI使用多模態(tài)的數(shù)據(jù)集(包含結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的圖像、音頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)格式)，并可擴展到TB級別;數(shù)據(jù)管理階段包含數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)探索和預(yù)處理等過程，實際模擬了商業(yè)生產(chǎn)環(huán)境的數(shù)據(jù)處理流程。最后使用數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型訓(xùn)練、模型推理和模型評估。

　　AI測試用例的端到端流程

　　秉持著研發(fā)創(chuàng)新技術(shù)的初心，星環(huán)科技朝TPCx-AI進(jìn)發(fā)

　　作為長期從事大數(shù)據(jù)和人工智能基礎(chǔ)平臺研發(fā)的企業(yè)，一方面星環(huán)科技保持開放的心態(tài)與業(yè)界共同進(jìn)步，因此有責(zé)任和TPC一起，完善TPCx-AI這項在接近企業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中的人工智能(含機器學(xué)習(xí))產(chǎn)品和方案的基準(zhǔn)測試，為機器學(xué)習(xí)平臺行業(yè)提供基線;另一方面，星環(huán)科技始終追求技術(shù)自主性和先進(jìn)性，不斷檢驗自身產(chǎn)品體系和框架在當(dāng)前業(yè)界主流人工智能場景中的線性擴展性、高性能、高性價比和廣泛適應(yīng)性;此外，TPCx-AI作為端到端大數(shù)據(jù)+人工智能的數(shù)據(jù)科學(xué)Benchmark，有對場景理解、大數(shù)據(jù)技術(shù)、AI科學(xué)與技術(shù)的多重挑戰(zhàn)，這和公司追求的“把自主研發(fā)的創(chuàng)新技術(shù)賦能全世界各行各業(yè)，促進(jìn)社會可持續(xù)發(fā)展，通過科技讓人類的生活更美好”的宗旨也是高度契合的。

　　“復(fù)雜計算環(huán)境”、“AI全流程”、“多模態(tài)”——大數(shù)據(jù)與AI融合的基準(zhǔn)測試所帶來的一系列挑戰(zhàn)

　　復(fù)雜的計算環(huán)境

　　TPCx-AI是標(biāo)準(zhǔn)的大數(shù)據(jù)和AI軟件異構(gòu)混合計算環(huán)境，其中大數(shù)據(jù)相關(guān)的安裝軟件包括：Hadoop、Spark、Yarn、HDFS、Horovod等，AI相關(guān)的安裝軟件包括：Tensorflow、Keras、Sklearn、XGBoost、Pandas等;同時也是標(biāo)準(zhǔn)的硬件異構(gòu)混合計算環(huán)境，同時包含CPU加速和GPU加速，以及單機加速和分布式集群加速。一方面較為考驗平臺對于大數(shù)據(jù)和AI異構(gòu)混合計算環(huán)境的適應(yīng)性，另一方面對于不同種類硬件的異構(gòu)運算，也提出了能力要求。

　　AI全流程的測試場景

　　TPCx-AI的測試場景包含數(shù)據(jù)生成、數(shù)據(jù)管理、模型訓(xùn)練、模型推理、模型評估、吞吐量并發(fā)測試，包含了端到端的數(shù)據(jù)科學(xué)全流程，需要平臺具備AI全生命周期的能力。

　　豐富的測試用例

　　TPCx-AI共提供10個測試用例，包含7個機器學(xué)習(xí)模型和3個深度學(xué)習(xí)模型，模型涉及有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。其中，用例9使用的是混合模型(模型結(jié)構(gòu)為：embedding神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)+LogisticRegression)。對于平臺而言，需要解決性能優(yōu)化瓶頸，并且有效處理CPU/GPU密集型計算、IO密集型計算、內(nèi)存密集型計算等多樣的計算類型。

　　多模態(tài)的數(shù)據(jù)類型

　　區(qū)別于其他AI基準(zhǔn)，TPCx-AI使用的是多模態(tài)的數(shù)據(jù)集，包含結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化(圖像、音頻等)多種數(shù)據(jù)格式，對于平臺多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)處理及分析能力提出了要求。該測試集可擴展到TB級別，是將大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)進(jìn)行融合測試的場景。

　　“更快”、“更少”、“更”——不斷探索軟件的可能性

　　為了應(yīng)對上述挑戰(zhàn)，星環(huán)科技對軟件做了大量的優(yōu)化工作，從而實現(xiàn)了內(nèi)存占用更少、計算更快、產(chǎn)品更加的目標(biāo)，具體優(yōu)化工作如下：

　　* Spark參數(shù)優(yōu)化/ UseCase參數(shù)優(yōu)化：深入了解每個UseCase的邏輯，分析執(zhí)行細(xì)節(jié)，確定優(yōu)化方向;通過監(jiān)控系統(tǒng)資源使用情況以及監(jiān)控JVM中GC情況，對每個UseCase的Spark參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。針對不同UseCase的性能瓶頸：計算、IO、內(nèi)存、通訊，在TPCx-AI官方要求精度范圍內(nèi)以及可修改參數(shù)范圍內(nèi)，對UseCase自帶參數(shù)進(jìn)行調(diào)試化;

　　* 結(jié)合RDMA、GPUDirect基礎(chǔ)技術(shù)嘗試提升節(jié)點與集群的整體計算和通訊性能;

　　* 對模型訓(xùn)練及推理過程嘗試編譯級別優(yōu)化，充分發(fā)揮CPU向量計算、GPU并行計算性能;

　　* 使用混精、剪枝、蒸餾等技術(shù)嘗試優(yōu)化模型，內(nèi)存占用更少，計算更快。

　　一款自主研發(fā)的數(shù)據(jù)科學(xué)平臺，終在國際基準(zhǔn)測試中獲亮眼表現(xiàn)

　　至此，星環(huán)科技正式向TPCx-AI發(fā)起挑戰(zhàn)。歷經(jīng)前后半年時間，星環(huán)科技的數(shù)據(jù)科學(xué)平臺Sophon Discover分別進(jìn)行了TPCx-AI scale factors為100GB、1TB、3TB的測試。其中，1TB數(shù)據(jù)的性能表現(xiàn)為1696，比4月TTA發(fā)布的性能結(jié)果高出超出491分，比8月DELL發(fā)布性能結(jié)果依然超出218分。當(dāng)然，我們不滿足于1TB數(shù)據(jù)的性能測試結(jié)果，向著3TB數(shù)據(jù)規(guī)模發(fā)起挑戰(zhàn)，最終成為全球通過TPCx-AI scale factors為3000基準(zhǔn)測試及官方審計的廠商，且性能達(dá)到了2740.05。與同數(shù)據(jù)量下的其他結(jié)果相比，Sophon Discover每節(jié)點可貢獻(xiàn)456.68的性能得分，優(yōu)于CDP每節(jié)點貢獻(xiàn)390.19的性能得分。

　　從公布的測試結(jié)果不難看出，Sophon不論從數(shù)據(jù)量級、性能表現(xiàn)、性價比及自主性方面均達(dá)到了的成績。

　　值得一提的是，在所有公布的測試結(jié)果當(dāng)中，只有星環(huán)科技使用的是完全自主研發(fā)的國產(chǎn)數(shù)據(jù)科學(xué)平臺。除了可以保障用戶的平臺使用安全外，此次基于數(shù)據(jù)科學(xué)平臺Sophon Discover 3.0的測試結(jié)果，也是真正意義上可實際商用的AI測試結(jié)果，其配置符合企業(yè)實際落地AI應(yīng)用時，使用分布式集群的商用配置。

　　建言獻(xiàn)策，為國際基準(zhǔn)測試貢獻(xiàn)中國技術(shù)力量

　　在進(jìn)行產(chǎn)品測試的過程中，我們也發(fā)現(xiàn)了多處BUG并幫助TPC完善了TPCx-AI套件的代碼邏輯，使得測試環(huán)境更加穩(wěn)定。此外，星環(huán)科技向TPC組織提出了TPCx-AI@Sophon測試方案，最終該方案通過了委員會審核，成為被官方認(rèn)可的國際基準(zhǔn)測試框架。今后，其他廠商可以在他們的硬件上面運行基于Sophon 的TPCx-AI測試套件，用于衡量硬件的性能。

　　至此，星環(huán)科技也成為了TPCx-AI的技術(shù)貢獻(xiàn)者之一，為國際基準(zhǔn)測試貢獻(xiàn)了來自中國的技術(shù)力量。

　　作為全球通過3TB TPCx-AI國際基準(zhǔn)測試及官方審計的企業(yè)，星環(huán)科技為企業(yè)AI應(yīng)用的商用落地探索出了一條可行道路。未來，星環(huán)科技也將秉持“自主原創(chuàng)，一代”的技術(shù)發(fā)展策略，為用戶提供更強性能和更高性價比的人工智能框架和平臺，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路上，以技術(shù)之力幫助用戶解決AI落地難題，更深入地洞察數(shù)據(jù)價值。