騰訊一直積極地推動強化學(xué)習(xí)在游戲AI領(lǐng)域的發(fā)展，并在2019年推出了“開悟”AI開放研究平臺，提供不同游戲的訓(xùn)練場景、支撐AI進行強化訓(xùn)練的大規(guī)模算力、統(tǒng)一的強化學(xué)習(xí)框架以加速研發(fā)速度、通用的訓(xùn)練與推理服務(wù)，加快AI訓(xùn)練速度。

游戲AI對自對弈推理速度提出新要求

和圖像以及語音的訓(xùn)練方式不同，目前在游戲AI訓(xùn)練上表現(xiàn)最好的方式是強化學(xué)習(xí)。強化學(xué)習(xí)除了需要大量的算力來訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)之外，還需要一個自對弈的模塊用來產(chǎn)生訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在自對弈模塊當(dāng)中，會模擬游戲環(huán)境，并且選擇不同時期的模型來操控游戲內(nèi)的角色，AI對游戲內(nèi)角色的每一操控都需要對模型進行一次前向推理。由于更新模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來自于自對弈模塊，因此自對弈的推理速度會對整個模型的訓(xùn)練速度和效果造成非常大的影響。

而自對弈推理每一次前向推理對延時的要求比實際的線上服務(wù)小，因此常見的方式是通過CPU來進行自對弈中的推理，但CPU成本太高。為了提高自對弈的速度與吞吐，減少推理成本，騰訊希望在“開悟”AI開放研究平臺里面充分利用GPU去進行自對弈中的模型前向推理。

TensorRT 助力“開悟”AI加速自對弈推理

為了解決在自對弈推理當(dāng)中GPU利用率不高的問題， 騰訊“開悟”AI開放研究平臺選擇使用NVIDIA V100 GPU和NVIDIA TensorRT推理引擎來加速推理。

為了自動化地將模型從TensorFlow轉(zhuǎn)換到TensorRT， 騰訊“開悟”AI開放研究平臺一開始通過自行開發(fā)parser，將TensorFlow的算子映射到TensorRT的算子。同時，為了支持更廣泛的模型與算子，減少維護和開發(fā)的成本， 騰訊“開悟”AI開放研究平臺也積極地與NVIDIA合作，推動從TensorFlow轉(zhuǎn)換成ONNX模型，再通過TensorRT ONNX parser轉(zhuǎn)換到TensorRT的流程。

在自對弈的過程中，需要頻繁地更新模型的權(quán)重，讓自對弈模型始終能保持在較新的狀態(tài)。這個更新的頻率大概幾分鐘一次，每次必須限制在幾百個毫秒。如果通過重新build engine 的方式來更新模型的話，無法滿足上述要求。因此 騰訊“開悟”AI開放研究平臺采用 TensorRT refit engine的功能來更新權(quán)重。同時，為了對更新權(quán)重有更好的支持、以及支持更多的算子， 騰訊“開悟”AI開放研究平臺從原本的TensorRT 5 升級到TensorRT 7。

TensorRT 7雖然在部分算子上支持權(quán)重更新，但并不支持LSTM這個在游戲AI當(dāng)中很重要的算子。為了解決這個問題， 騰訊“開悟”AI開放研究平臺通過開發(fā)TensorRT插件的方式封裝LSTM算子，并在插件當(dāng)中更新權(quán)重。

為了充分利用NVIDIA V100 GPU的Tensor core， 騰訊“開悟”AI開放研究平臺希望能夠使用TensorRT FP16精度來加速推理。由于TensorRT對FP16的支持非常成熟和簡便，整個推理流程很快被切換到FP16，并取得了2倍左右的加速。

尋找模型推理時的性能瓶頸，通過開發(fā)TensorRT插件進行算子融合，進一步地提升推理的速度。

在完成以上的工作之后，對比TensorFlow的基礎(chǔ)版本，TensorRT 7 能提供5倍以上的加速效果。

通過NVIDIA V100 GPU以及TensorRT推理引擎加速自對弈訓(xùn)練的推理部分，騰訊“開悟”AI開放研究平臺極大地提升了自對弈推理的吞吐量與速度，進一步地提升了整個模型訓(xùn)練的速度與降低訓(xùn)練成本，加快模型迭代的周期。

責(zé)任編輯：haq