Изкуственият интелект е в разгара на революция, където големите езикови модели (LLM) са в основата на тази трансформация. За предприятия и изследователи, стремящи се да използват мощта на LLM, високопроизводителните възможности за умозаключения са от решаващо значение. С архитектурата Blackwell на своите GPU, NVIDIA отново прекрачва границите на LLM умозаключенията, като предоставя на потребителите безпрецедентна скорост и ефективност.
Blackwell архитектура: Мощен двигател за LLM умозаключения
Архитектурата Blackwell на NVIDIA GPU е проектирана да ускори работни процеси с изкуствен интелект, като особено се отличава в областта на LLM. Нейната мощна изчислителна мощ и оптимизирана хардуерна архитектура ѝ позволяват да обработва сложни LLM задачи за умозаключения с удивителна скорост.
NVIDIA наскоро обяви, че NVIDIA DGX B200 възел, оборудван с осем NVIDIA Blackwell GPU, е постигнал повече от 1000 токена в секунда (TPS) на потребител при използване на Llama 4 Maverick модел с 400 милиарда параметри. Тази скорост, измерена от независимата услуга за AI бенчмаркинг Artificial Analysis, допълнително потвърждава отличната производителност на архитектурата Blackwell.
И така, какво е TPS? Накратко, TPS е ключов показател за измерване на скоростта на LLM умозаключенията. Той представлява броя на токените, които моделът може да генерира за секунда. Токените са основните единици на текст, които могат да бъдат думи, поддуми или символи. По-високият TPS означава по-бързо време за реакция и по-плавно потребителско изживяване.
Llama 4 Maverick: Перфектната комбинация от мащаб и производителност
Llama 4 Maverick моделът е най-голямата и мощна версия в серията Llama 4. Той има 400 милиарда параметри, което му позволява да разбира и генерира сложен текст, както и да изпълнява различни задачи за обработка на естествен език.
Такъв огромен модел изисква мощни изчислителни ресурси, за да извърши ефективни умозаключения. Появата на NVIDIA Blackwell архитектурата GPU прави възможно умозаключението в реално време на Llama 4 Maverick, отваряйки нови врати за различни сценарии на приложение.
NVIDIA също така твърди, че архитектурата Blackwell може да достигне 72 000 TPS/сървър в конфигурация с максимална производителност. Това показва, че Blackwell може не само да осигури бързи скорости на умозаключения за един потребител, но и да поддържа голям брой потребители едновременно, отговаряйки на нуждите на приложения с различен мащаб.
Софтуерна оптимизация: Отключване на пълния потенциал на Blackwell
Мощният хардуер е само половината от успеха, софтуерната оптимизация е също толкова важна. NVIDIA допълнително подобри производителността на LLM умозаключенията на архитектурата Blackwell чрез серия от софтуерни оптимизационни техники.
TensorRT-LLM: Двигател за ускоряване на LLM умозаключенията
TensorRT-LLM е софтуерна библиотека, разработена от NVIDIA специално за ускоряване на LLM умозаключенията. Тя използва различни техники за оптимизация, като квантуване, кастрене и сливане на ядра, за да намали изчислителното натоварване и използването на паметта на модела, като по този начин подобрява скоростта на умозаключенията.
Спекулативно декодиране: Технология за ускорение, която предвижда бъдещето
NVIDIA също така използва техниката спекулативно декодиране, използвайки EAGLE-3 технология за обучение на модел за чернова за спекулативно декодиране. Спекулативното декодиране е техника за ускоряване на умозаключенията чрез предвиждане на токените, които моделът може да генерира следващите. Чрез генериране на възможни токени предварително, можете да намалите времето за изчакване на модела, като по този начин подобрите общата скорост на умозаключенията.
Чрез комбиниране на TensorRT-LLM и техниките за спекулативно декодиране, NVIDIA успешно увеличи производителността на Blackwell архитектурата с 4 пъти, което я прави най-бързата платформа за LLM умозаключения в момента.
Латентност и производителност: Гъвкавите опции на Blackwell
В LLM умозаключенията латентността и производителността са два важни показателя за производителност. Латентността се отнася до времето, необходимо на модела да генерира отговор, докато производителността се отнася до броя на заявките, които моделът може да обработи за секунда.
Различните сценарии на приложение имат различни изисквания за латентност и производителност. Например, в приложения за разговори в реално време ниската латентност е от решаващо значение, за да се гарантира, че потребителите получават незабавни отговори. В приложенията за пакетна обработка обаче по-важна е високата производителност, за да се гарантира, че могат да бъдат обработени бързо голям брой заявки.
NVIDIA Blackwell архитектурата GPU може гъвкаво да оптимизира латентността и производителността според различните нужди на приложението. Тя може да увеличи максимално производителността, да балансира производителността и латентността или да сведе до минимум латентността за един потребител, което я прави идеален избор за различни сценарии на LLM приложение.
NVIDIA посочва в блог публикация: "Повечето сценарии на генеративни AI приложения изискват баланс между производителност и латентност, за да се гарантира, че много клиенти могат да се насладят на “достатъчно добро” изживяване едновременно. Въпреки това, за критични приложения, които трябва да вземат важни решения бързо, минимизирането на латентността на един клиент е от решаващо значение. Както показват записите на TPS/потребител, Blackwell хардуерът е най-добрият избор за всяка задача – независимо дали трябва да увеличите максимално производителността, да балансирате пропускателната способност и латентността или да сведете до минимум латентността на един потребител."
Оптимизация на ядрата: Фино настроени подобрения на производителността
За да подобри допълнително производителността на архитектурата Blackwell, NVIDIA фино настрои ядрата си. Тези оптимизации включват:
- GEMM ядра с ниска латентност: GEMM (Общо умножение на матрици) е основна операция в LLM умозаключенията. NVIDIA внедри множество GEMM ядра с ниска латентност, за да намали времето за изчисление.
- **Сливане на ядра: ** NVIDIA също така приложи различни техники за сливане на ядра, като FC13 + SwiGLU, FC_QKV + attn_scaling и AllReduce + RMSnorm. Сливането на ядра е обединяване на множество операции в една операция, за да се намали достъпа до паметта и изчислителните разходи.
- FP8 тип данни: Оптимизира използването на FP8 тип данни за GEMM, MoE и операции на внимание, за да намали размера на модела и да се възползва напълно от високата FP8 производителност на Blackwell Tensor Core технологията.
Тези оптимизации на ядрото позволяват на архитектурата Blackwell да постигне отлична производителност с минимална латентност.
Сценарии на приложение: Безкрайните възможности на Blackwell
Отличната производителност на NVIDIA Blackwell архитектурата GPU отваря нови врати за широк спектър от LLM сценарии на приложение. Ето някои възможни сценарии на приложение:
- Чатботове: Blackwell може да осигури по-бързи скорости на реакция и по-плавни изживявания при разговори за чатботове.
- Генериране на съдържание: Blackwell може да ускори задачите за генериране на съдържание, като писане на статии, генериране на код и генериране на изображения.
- Машинен превод: Blackwell може да подобри точността и скоростта на машинния превод.
- Финансов анализ: Blackwell може да се използва за финансов анализ, като управление на риска, откриване на измами и оптимизация на инвестиционни портфейли.
- Здравеопазване: Blackwell може да се използва в здравеопазването, като диагностика на заболявания, откриване на лекарства и персонализирано лечение.
С непрекъснатото развитие на LLM технологията, NVIDIA Blackwell архитектурата GPU ще играе по-важна роля в повече области, стимулирайки иновациите и развитието на приложенията за изкуствен интелект.
Непрекъснатите иновации на NVIDIA
NVIDIA е ангажирана да насърчава напредъка на технологиите за изкуствен интелект, а пускането на Blackwell архитектурата GPU е поредната илюстрация на продължаващите усилия на NVIDIA за иновации. Чрез непрекъснато подобряване на хардуера и софтуера, NVIDIA предоставя на потребителите по-мощни и ефективни AI решения, помагайки им да решават различни предизвикателства и да създават нова стойност.
Заключение
NVIDIA Blackwell архитектурата GPU е идеален избор за LLM умозаключения поради отличната си производителност и гъвкави възможности за оптимизация. Тя осигурява безпрецедентна скорост и ефективност за широк спектър от сценарии на приложение, стимулирайки напредъка на технологиите за изкуствен интелект. С непрекъснатите иновации на NVIDIA имаме причина да вярваме, че архитектурата Blackwell ще играе по-важна роля в областта на изкуствения интелект в бъдеще.