Die Welt der künstlichen Intelligenz erlebt eine Revolution, und Large Language Models (LLMs) stehen im Mittelpunkt dieser Transformation. Für Unternehmen und Forscher, die die Leistungsfähigkeit von LLMs nutzen möchten, sind hochleistungsfähige Inferenzfähigkeiten von entscheidender Bedeutung. NVIDIA hat mit ihren Blackwell-Architektur-GPUs erneut die Grenzen der LLM-Inferenz verschoben und bietet Benutzern beispiellose Geschwindigkeit und Effizienz.
Blackwell-Architektur: Der leistungsstarke Motor für LLM-Inferenz
Die Blackwell-Architektur-GPUs von NVIDIA wurden speziell für die Beschleunigung von Arbeitslasten im Bereich der künstlichen Intelligenz entwickelt und zeichnen sich insbesondere im LLM-Bereich aus. Ihre immense Rechenleistung und die optimierte Hardwarearchitektur ermöglichen es, komplexe LLM-Inferenzaufgaben in erstaunlicher Geschwindigkeit zu verarbeiten.
NVIDIA gab kürzlich bekannt, dass NVIDIA DGX B200-Knoten, ausgestattet mit acht NVIDIA Blackwell-GPUs, mit dem 400 Milliarden Parameter umfassenden Llama 4 Maverick-Modell eine Geschwindigkeit von über 1000 Tokens pro Sekunde (TPS) pro Benutzer erreicht haben. Diese Geschwindigkeit wurde von Artificial Analysis, einem unabhängigen Anbieter von KI-Benchmark-Tests, gemessen, was die herausragende Leistung der Blackwell-Architektur weiter bestätigt.
Was ist TPS? Kurz gesagt, TPS ist eine Schlüsselmetrik zur Messung der LLM-Inferenzgeschwindigkeit. Sie gibt an, wie viele Tokens das Modell pro Sekunde generieren kann. Tokens sind die Grundeinheiten von Text und können Wörter, Teilwörter oder Zeichen sein. Höhere TPS-Werte bedeuten schnellere Reaktionszeiten und eine reibungslosere Benutzererfahrung.
Llama 4 Maverick: Die perfekte Kombination aus Größe und Leistung
Das Llama 4 Maverick-Modell ist die größte und leistungsstärkste Version der Llama 4-Serie. Es verfügt über 400 Milliarden Parameter, wodurch es komplexe Texte verstehen und generieren und verschiedene Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung ausführen kann.
Ein so großes Modell benötigt enorme Rechenressourcen, um eine effektive Inferenz zu ermöglichen. Mit dem Aufkommen der NVIDIA Blackwell-Architektur-GPUs wird die Echtzeit-Inferenz von Llama 4 Maverick möglich, wodurch sich neue Möglichkeiten für verschiedene Anwendungsbereiche eröffnen.
NVIDIA behauptet auch, dass die Blackwell-Architektur in der Konfiguration mit dem höchsten Durchsatz 72.000 TPS/Server erreichen kann. Dies deutet darauf hin, dass Blackwell nicht nur einzelne Benutzer mit einer hohen Inferenzgeschwindigkeit versorgen kann, sondern auch eine große Anzahl von Benutzern gleichzeitig unterstützt und somit den Anforderungen von Anwendungen unterschiedlicher Größe gerecht wird.
Softwareoptimierungen: Das volle Potenzial von Blackwell freisetzen
Die leistungsfähige Hardware ist nur die halbe Miete. Softwareoptimierungen sind ebenso wichtig. NVIDIA hat die LLM-Inferenzleistung der Blackwell-Architektur durch eine Reihe von Softwareoptimierungstechniken weiter verbessert.
TensorRT-LLM: Der Motor zur Beschleunigung der LLM-Inferenz
TensorRT-LLM ist eine Softwarebibliothek, die NVIDIA speziell für die Beschleunigung der LLM-Inferenz entwickelt hat. Sie nutzt verschiedene Optimierungstechniken wie Quantisierung, Beschneidung und Kernverschmelzung, um den Rechenaufwand und den Speicherbedarf des Modells zu reduzieren und so die Inferenzgeschwindigkeit zu erhöhen.
Spekulative Dekodierung: Eine Beschleunigungstechnologie der Zukunft
NVIDIA hat auch die Technik der spekulativen Dekodierung eingesetzt und ein spekulatives Dekodierentwurfsmodell mit der EAGLE-3-Technologie trainiert. Die spekulative Dekodierung ist eine Technik zur Beschleunigung der Inferenz, indem vorhergesagt wird, welche Tokens das Modell als Nächstes generieren könnte. Durch die vorzeitige Generierung möglicher Tokens kann die Wartezeit des Modells verkürzt und somit die Gesamtgeschwindigkeit der Inferenz erhöht werden.
Durch die Kombination von TensorRT-LLM und spekulativer Dekodiertechnik konnte NVIDIA die Leistung der Blackwell-Architektur um das Vierfache steigern und sie zur aktuell schnellsten LLM-Inferenzplattform machen.
Latenz und Durchsatz: Die flexiblen Wahlmöglichkeiten von Blackwell
Bei der LLM-Inferenz sind Latenz und Durchsatz zwei wichtige Leistungsindikatoren. Die Latenz bezieht sich auf die Zeit, die das Modell benötigt, um eine Antwort zu generieren, während der Durchsatz die Anzahl der Anfragen angibt, die das Modell pro Sekunde verarbeiten kann.
Verschiedene Anwendungsbereiche stellen unterschiedliche Anforderungen an Latenz und Durchsatz. In Echtzeit-Dialoganwendungen ist beispielsweise eine geringe Latenz von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass Benutzer sofortige Antworten erhalten. Bei Batch-Verarbeitungsanwendungen ist ein hoher Durchsatz wichtiger, um sicherzustellen, dass eine große Anzahl von Anfragen schnell verarbeitet werden kann.
Die NVIDIA Blackwell-Architektur-GPUs können Latenz und Durchsatz flexibel optimieren, um unterschiedlichen Anwendungsanforderungen gerecht zu werden. Sie können den Durchsatz maximieren, Durchsatz und Latenz ausbalancieren oder die Latenz einzelner Benutzer minimieren, was sie zur idealen Wahl für eine Vielzahl von LLM-Anwendungsszenarien macht.
NVIDIA erklärte in einem Blogbeitrag: "Die meisten generativen KI-Anwendungsszenarien erfordern ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Durchsatz und Latenz, um sicherzustellen, dass viele Kunden gleichzeitig eine ‘ausreichend gute’ Erfahrung genießen können. Für kritische Anwendungen, bei denen wichtige Entscheidungen schnell getroffen werden müssen, ist die Minimierung der Latenz eines einzelnen Clients jedoch von entscheidender Bedeutung. Wie die TPS/Benutzer-Aufzeichnungen zeigen, ist Blackwell-Hardware die beste Wahl für jede Aufgabe - egal, ob Sie den Durchsatz maximieren, Durchsatz und Latenz ausbalancieren oder die Latenz einzelner Benutzer minimieren müssen."
Kernoptimierungen: Fein abgestimmte Leistungssteigerungen
Um die Leistung der Blackwell-Architektur weiter zu steigern, hat NVIDIA ihre Kerne fein abgestimmt. Diese Optimierungen umfassen:
- GEMM-Kerne mit geringer Latenz: GEMM (General Matrix Multiplication) ist eine Kernoperation in der LLM-Inferenz. NVIDIA hat mehrere GEMM-Kerne mit geringer Latenz implementiert, um die Berechnungszeit zu verkürzen.
- Kernverschmelzung: NVIDIA hat auch verschiedene Kernverschmelzungstechniken angewendet, z. B. FC13 + SwiGLU, FC_QKV + attn_scaling und AllReduce + RMSnorm. Die Kernverschmelzung fasst mehrere Operationen zu einer einzigen Operation zusammen, um den Speicherzugriff und den Rechenaufwand zu reduzieren.
- FP8-Datentyp: Optimierungen nutzen den FP8-Datentyp für GEMM-, MoE- und Attention-Operationen, um die Modellgröße zu reduzieren und den hohen FP8-Durchsatz der Blackwell Tensor Core-Technologie voll auszunutzen.
Diese Kernoptimierungen ermöglichen es der Blackwell-Architektur, eine herausragende Leistung bei minimaler Latenz zu erzielen.
Anwendungsbereiche: Die unendlichen Möglichkeiten von Blackwell
Die herausragende Leistung der NVIDIA Blackwell-Architektur-GPUs eröffnet neue Möglichkeiten für verschiedene LLM-Anwendungsbereiche. Im Folgenden sind einige mögliche Anwendungsbereiche aufgeführt:
- Chatbots: Blackwell kann Chatbots eine schnellere Reaktionszeit und eine reibungslosere Dialogerfahrung bieten.
- Inhaltsgenerierung: Blackwell kann die Inhaltsgenerierung beschleunigen, z. B. das Verfassen von Artikeln, die Codegenerierung und die Bildgenerierung.
- Maschinelle Übersetzung: Blackwell kann die Genauigkeit und Geschwindigkeit der maschinellen Übersetzung verbessern.
- Finanzanalyse: Blackwell kann für Finanzanalysen verwendet werden, z. B. Risikomanagement, Betrugserkennung und Portfoliooptimierung.
- Gesundheitswesen: Blackwell kann im Gesundheitswesen eingesetzt werden, z. B. für die Krankheitsdiagnose, die Medikamentenentwicklung und die personalisierte Behandlung.
Mit der Weiterentwicklung der LLM-Technologie werden die NVIDIA Blackwell-Architektur-GPUs in immer mehr Bereichen eine wichtige Rolle spielen und die Innovation und Weiterentwicklung von Anwendungen der künstlichen Intelligenz vorantreiben.
Kontinuierliche Innovation von NVIDIA
NVIDIA hat sich stets der Förderung des Fortschritts der Technologie der künstlichen Intelligenz verschrieben. Die Veröffentlichung der Blackwell-Architektur-GPUs ist ein weiteres Beispiel für die kontinuierlichen Innovationsbemühungen von NVIDIA. Durch die stetige Verbesserung von Hard- und Software bietet NVIDIA Benutzern leistungsstärkere und effizientere KI-Lösungen, die ihnen helfen, verschiedene Herausforderungen zu bewältigen und neuen Wert zu schaffen.
Fazit
Die NVIDIA Blackwell-Architektur-GPUs sind mit ihrer herausragenden Leistung und den flexiblen Optimierungsfunktionen die ideale Wahl für die LLM-Inferenz. Sie bieten eine beispiellose Geschwindigkeit und Effizienz für eine Vielzahl von Anwendungsbereichen und treiben den Fortschritt der Technologie der künstlichen Intelligenz voran. Mit den kontinuierlichen Innovationen von NVIDIA können wir mit Fug und Recht davon ausgehen, dass die Blackwell-Architektur in Zukunft eine noch wichtigere Rolle im Bereich der künstlichen Intelligenz spielen wird.
```