模块化：使用Modular AI Engine加速AI模型服务

本文测试了Modular AI Engine在不同硬件后端上的性能表现。

使用BERT-base模型进行二元文本分类测试。

分析了并发性和启用服务器端动态批处理对模型性能的影响。

Modular AI Engine在AWS Graviton 2、AMD EPYC和Intel Skylake系统上的性能均优于TensorFlow和PyTorch 2.0后端。

在AWS Graviton 2上，Modular的吞吐量比TensorFlow高2.3倍，比PyTorch 2.0高1.5到1.7倍。

在Intel Skylake系统上，Modular的吞吐量比TensorFlow高3.6倍，比PyTorch 2.0高1.2倍。

在延迟方面，Modular在Graviton2系统上比TensorFlow低2.3倍，比PyTorch 2.0低1.5到1.7倍。

Modular在Intel Skylake系统上的延迟比TensorFlow低2倍，比PyTorch 2.0低1.2倍。

Modular AI Engine具有通用性和可扩展性，是行业领先的解决方案。

该引擎支持动态序列长度和与Mojo的集成，提供卓越的性能可移植性。