Transformer加速工具TurboTransformers

[zaohen21]

TurboTransformers 来自于深度学习自然语言处理基础平台 TencentNLP Oteam，旨在搭建统一的深度学习 NLP （Natural Language Processing，自然语言处理）基础平台、提升研发效能。

特性：优异的 CPU/GPU 性能表现。面向 Intel 多核 CPU 和 NVIDIA GPU 硬件平台，通过核心融合和并行算法优化，TurboTransformers 充发挥硬件的各层级并行计算的能力。在多种 CPU 和 GPU 硬件上获得了超过 PyTorch/TensorFlow 和目前主流优化引擎（如 onnxruntime-mkldnn/onnxruntime-gpu、torch JIT、NVIDIA faster transformers）的性能表现。

为 NLP 推理任务特点量身定制。TurboTransformers 可以支持变长输入序列处理，无需序列补零、截断或者分桶带来的无用计算，也无需任何针对计算图在推理前进行预调优的过程。

简单的使用方式。TurboTransformers 支持 Python 和 C++ 接口进行调用。TurboTransformers 支持 TensorFlow 和 PyTorch 预训练模型的载入。它可以作为 huggingface/transformers 的推理加速插件，通过加入几行 Python 代码获得对 BERT 模型的端对端加速效果。

在自然语言处理领域中，以 BERT 为代表的 Transformers 相关神经网络模型是近年来最重要的模型创新，可以为阅读理解、文章摘要、语义分类、同义改写等 NLP 任务提供显著的效果提升。但提高模型精度的同时，Transformes 相关模型也带来了更多的计算量。

由于深度学习的训练和推理任务存在差异，训练框架直接应用于线上推理并不能得到极致的性能。众多模型算法工程师都遇到了训练的模型效果很好，但因为响应延迟不满足要求，导致模型无法上线的问题。

项目地址： https://github.com/Tencent/TurboTransformers