NVIDIA dokonała znaczącego przełomu w wydajności sztucznej inteligencji (AI) dzięki wprowadzeniu architektury Blackwell. Ta innowacja jest w dużej mierze przypisywana serii strategicznych optymalizacji i ulepszonych możliwości sprzętowych.
Postępy w Blackwell: podnoszenie wydajności AI dla modeli językowych na dużą skalę
Ciągle przesuwając granice AI, NVIDIA poczyniła niezwykłe postępy w swojej technologii Blackwell. W niedawnym wpisie na blogu firma ogłosiła, że osiągnęła imponujący kamień milowy 1000 tokenów na sekundę (TP/S) przy użyciu pojedynczego węzła DGX B200 wyposażonego w osiem procesorów graficznych NVIDIA Blackwell. To osiągnięcie zostało osiągnięte podczas pracy z obszernym modelem Llama 4 Maverick firmy Meta o 400 miliardach parametrów, co pokazuje głęboki wpływ ekosystemu AI firmy NVIDIA na branżę.
Dzięki tej zaawansowanej konfiguracji serwery Blackwell firmy NVIDIA mogą dostarczyć aż do zdumiewających 72 000 TP/s. Jak podkreślił CEO Jensen Huang podczas swojego przemówienia na Computex, organizacje są teraz bardziej zmotywowane niż kiedykolwiek, aby zaprezentować swoje postępy w dziedzinie AI, szczególnie pod względem wskaźników wyjściowych tokenów. Ten trend wskazuje na silne zaangażowanie firmy NVIDIA w poprawę tego konkretnego aspektu rozwoju AI.
Osiągnięcie tak przełomowej prędkości wymaga znaczących optymalizacji oprogramowania, w szczególności poprzez TensorRT-LLM i innowacyjny spekulatywny model dekodowania, co skutkuje czterokrotnym przyspieszeniem wydajności. Zespół NVIDIA zagłębia się w różne elementy, które przyczyniły się do dostrojenia Blackwell do rozległych dużych modeli językowych (LLM).Kluczową innowacją jest wykorzystanie spekulatywnego dekodowania, metody, która wykorzystuje zwinny model „projektu” do prognozowania kilku tokenów do przodu, podczas gdy główny (większy) model jednocześnie weryfikuje te przewidywania.
Dekodowanie spekulatywne to popularna technika stosowana w celu przyspieszenia szybkości wnioskowania LLM bez uszczerbku dla jakości generowanego tekstu. Osiąga ten cel, mając mniejszy, szybszy model „roboczy”, który przewiduje sekwencję tokenów spekulatywnych, które są następnie weryfikowane równolegle przez większy „docelowy” LLM.
Przyspieszenie wynika z potencjalnego generowania wielu tokenów w jednej iteracji modelu docelowego, kosztem dodatkowego narzutu związanego z projektem modelu.
– NVIDIA
Co więcej, NVIDIA wdrożyła architekturę opartą na EAGLE3, zorientowane na oprogramowanie ramy zaprojektowane specjalnie w celu usprawnienia procesów wnioskowania dla dużych modeli językowych, zamiast polegać wyłącznie na postępie w sprzęcie GPU. Dzięki tym osiągnięciom NVIDIA nie tylko potwierdza swoją pozycję lidera w dziedzinie AI, ale także pozycjonuje Blackwell jako zoptymalizowane rozwiązanie dla wybitnych LLM, takich jak Llama 4 Maverick. Ten kamień milowy stanowi kluczowy krok w kierunku ułatwienia szybszych i płynniejszych interakcji AI w przyszłości.
Powiązane artykuły:
Origin Code wprowadza na rynek VORTEX DDR5: zestawy DDR5 o dużej pojemności z innowacyjnym, aktywnym chłodzeniem z trzema wentylatorami
14:29
Niesamowity 27-calowy monitor IPS 180 Hz firmy ASRock dostępny już za mniej niż 100 dolarów
9:03
Rekordowe podkręcenie pamięci DDR5 na płycie Gigabyte Z890 AORUS Tachyon osiągnęło 13 000 MT/s – 2,7x szybciej niż specyfikacje JEDEC
7:44
Dodaj komentarz