En el campo de la inteligencia artificial se está produciendo una revolución, y los grandes modelos lingüísticos (LLM) son el núcleo de esta transformación. Para las empresas y los investigadores que desean aprovechar el poder de los LLM, una capacidad de inferencia de alto rendimiento es esencial. NVIDIA, con sus GPU de arquitectura Blackwell, vuelve a romper los límites de la inferencia de LLM, proporcionando a los usuarios una velocidad y una eficiencia sin precedentes.
Arquitectura Blackwell: Un Potente Motor para la Inferencia LLM
Las GPU de arquitectura Blackwell de NVIDIA están diseñadas para acelerar las cargas de trabajo de inteligencia artificial, y destacan especialmente en el campo de los LLM. Su potente capacidad de cálculo y su arquitectura de hardware optimizada les permiten procesar tareas complejas de inferencia de LLM a una velocidad asombrosa.
NVIDIA anunció recientemente que un nodo NVIDIA DGX B200 equipado con ocho GPU NVIDIA Blackwell, al utilizar el modelo Llama 4 Maverick con 400.000 millones de parámetros, alcanzaba una velocidad de más de 1000 tokens por segundo (TPS) por usuario. Esta velocidad, medida por el servicio independiente de evaluación comparativa de IA Artificial Analysis, confirma aun más el excelente rendimiento de la arquitectura Blackwell.
Entonces, ¿qué es TPS? En pocas palabras, TPS es una métrica clave para medir la velocidad de inferencia de LLM. Representa el número de tokens que el modelo puede generar por segundo; los tokens son la unidad básica del texto, y pueden ser palabras, subpalabras o caracteres. Un TPS más alto significa tiempos de respuesta más rápidos y una experiencia de usuario más fluida.
Llama 4 Maverick: Una Combinación Perfecta de Escala y Rendimiento
El modelo Llama 4 Maverick es la versión más grande y potente de la serie Llama 4. Tiene 400.000 millones de parámetros, lo que le permite comprender y generar texto complejo, y realizar diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural.
Un modelo tan enorme requiere potentes recursos informáticos para una inferencia eficaz. La aparición de las GPU de arquitectura Blackwell de NVIDIA hace posible la inferencia en tiempo real de Llama 4 Maverick, abriendo nuevas puertas para diversas aplicaciones.
NVIDIA también afirma que la arquitectura Blackwell, en la configuración de máximo rendimiento, puede alcanzar los 72.000 TPS/servidor. Esto demuestra que Blackwell no sólo puede proporcionar una rápida velocidad de inferencia para un único usuario, sino que también puede admitir a un gran número de usuarios simultáneamente, satisfaciendo las necesidades de aplicaciones de diferentes escalas.
Optimización del Software: Liberando Todo el Potencial de Blackwell
La potencia del hardware es sólo la mitad del éxito, la optimización del software es igualmente importante. NVIDIA ha mejorado aun más el rendimiento de inferencia LLM de la arquitectura Blackwell mediante una serie de técnicas de optimización del software.
TensorRT-LLM: El Motor para Acelerar la Inferencia LLM
TensorRT-LLM es una biblioteca de software desarrollada por NVIDIA específicamente para acelerar la inferencia LLM. Utiliza diversas técnicas de optimización, como la cuantificación, la poda y la fusión de núcleos, para reducir la cantidad de cálculo y la ocupación de memoria del modelo, mejorando así la velocidad de inferencia.
Decodificación Especulativa: Una Tecnología de Aceleración que Predice el Futuro
NVIDIA también ha adoptado la técnica de decodificación especulativa, utilizando la tecnología EAGLE-3 para entrenar un modelo de borrador de decodificación especulativa. La decodificación especulativa es una técnica para acelerar la inferencia prediciendo los tokens que el modelo podría generar a continuación. Al generar posibles tokens por adelantado, se puede reducir el tiempo de espera del modelo, mejorando así la velocidad de inferencia global.
Al combinar TensorRT-LLM y la tecnología de decodificación especulativa, NVIDIA ha conseguido aumentar el rendimiento de la arquitectura Blackwell en 4 veces, convirtiéndola en la plataforma de inferencia LLM más rápida del momento.
Latencia y Rendimiento: La Elección Flexible de Blackwell
En la inferencia LLM, la latencia y el rendimiento son dos métricas de rendimiento importantes. La latencia se refiere al tiempo que tarda el modelo en generar una respuesta, mientras que el rendimiento se refiere al número de solicitudes que el modelo puede procesar por segundo.
Los diferentes escenarios de aplicación tienen diferentes requisitos de latencia y rendimiento. Por ejemplo, en las aplicaciones de conversación en tiempo real, la baja latencia es esencial para garantizar que los usuarios obtengan respuestas inmediatas. En las aplicaciones de procesamiento por lotes, un alto rendimiento es más importante para garantizar que se pueda procesar rápidamente un gran número de solicitudes.
Las GPU de arquitectura Blackwell de NVIDIA pueden optimizar de forma flexible la latencia y el rendimiento en función de las diferentes necesidades de las aplicaciones. Puede maximizar el rendimiento, equilibrar el rendimiento y la latencia, o minimizar la latencia de un solo usuario, lo que la convierte en una opción ideal para varios escenarios de aplicación LLM.
NVIDIA señaló en su blog: "La mayoría de los escenarios de aplicación de IA generativa requieren un equilibrio entre el rendimiento y la latencia para garantizar que muchos clientes puedan disfrutar simultáneamente de una experiencia ‘suficientemente buena’. Sin embargo, para las aplicaciones críticas que deben tomar decisiones importantes rápidamente, es esencial minimizar la latencia de un solo cliente. Como muestra el registro de TPS/usuario, el hardware Blackwell es la mejor opción para cualquier tarea, tanto si necesita maximizar el rendimiento, equilibrar el rendimiento y la latencia, como si necesita minimizar la latencia de un solo usuario".
Optimización del Núcleo: Mejora del Rendimiento con Precisión
Para mejorar aun más el rendimiento de la arquitectura Blackwell, NVIDIA ha optimizado sus núcleos con precisión. Estas optimizaciones incluyen:
- Núcleos GEMM de baja latencia: GEMM (Multiplicación de Matrices General) es una operación central en la inferencia LLM. NVIDIA ha implementado múltiples núcleos GEMM de baja latencia para reducir el tiempo de cálculo.
- Fusión de núcleos: NVIDIA también ha aplicado varias técnicas de fusión de núcleos, como FC13 + SwiGLU, FC_QKV + attn_scaling y AllReduce + RMSnorm. La fusión de núcleos consiste en fusionar múltiples operaciones en una sola operación para reducir el acceso a la memoria y los gastos generales de cálculo.
- Tipo de datos FP8: La optimización aprovecha los tipos de datos FP8 para las operaciones GEMM, MoE y Attention, para reducir el tamaño del modelo y aprovechar el alto rendimiento de FP8 de la tecnología Blackwell Tensor Core.
Estas optimizaciones de núcleos permiten a la arquitectura Blackwell ofrecer un rendimiento excepcional con la mínima latencia.
Escenarios de Aplicación: Las Posibilidades Ilimitadas de Blackwell
El excelente rendimiento de las GPU de arquitectura Blackwell de NVIDIA abre nuevas puertas a varios escenarios de aplicación LLM. A continuación, se presentan algunos posibles escenarios de aplicación:
- Chatbots: Blackwell puede proporcionar a los chatbots velocidades de respuesta más rápidas y experiencias de conversación más fluidas.
- Generación de contenido: Blackwell puede acelerar las tareas de generación de contenido, como la redacción de artículos, la generación de código y la generación de imágenes.
- Traducción automática: Blackwell puede mejorar la precisión y la velocidad de la traducción automática.
- Análisis financiero: Blackwell se puede utilizar para el análisis financiero, como la gestión de riesgos, la detección de fraudes y la optimización de carteras.
- Asistencia sanitaria: Blackwell se puede utilizar para la asistencia sanitaria, como el diagnóstico de enfermedades, el descubrimiento de fármacos y el tratamiento personalizado.
Con el continuo desarrollo de la tecnología LLM, las GPU de arquitectura Blackwell de NVIDIA desempeñarán un papel importante en un mayor número de campos, impulsando la innovación y el desarrollo de las aplicaciones de inteligencia artificial.
La Innovación Continua de NVIDIA
NVIDIA se ha comprometido siempre a impulsar el progreso de la tecnología de la inteligencia artificial, y el lanzamiento de las GPU de arquitectura Blackwell es una prueba más de los continuos esfuerzos de innovación de NVIDIA. NVIDIA, mediante la continua mejora del hardware y el software, proporciona a los usuarios soluciones de IA más potentes y eficientes, ayudándoles a resolver diversos desafíos y a crear nuevo valor.
Conclusión
Las GPU de arquitectura Blackwell de NVIDIA, gracias a su excelente rendimiento y a su flexible capacidad de optimización, son la opción ideal para la inferencia LLM. Proporcionan una velocidad y una eficiencia sin precedentes para varios escenarios de aplicación, impulsando el progreso de la tecnología de la inteligencia artificial. Con la continua innovación de NVIDIA, tenemos motivos para creer que la arquitectura Blackwell desempeñará un papel aún más importante en el campo de la inteligencia artificial en el futuro.