هوش مصنوعی در حال تجربه یک انقلاب است، و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در قلب این تحول قرار دارند. برای شرکت‌ها و محققانی که به دنبال استفاده از قدرت LLM هستند، قابلیت‌های استنتاج با کارایی بالا بسیار مهم است. NVIDIA با معماری Blackwell GPU خود، بار دیگر مرزهای LLM را فراتر برده و سرعت و کارایی بی‌سابقه‌ای را به کاربران ارائه می‌دهد.
معماری Blackwell: موتور قدرتمند استنتاج LLM
معماری Blackwell GPU NVIDIA به طور خاص برای تسریع بارهای کاری هوش مصنوعی طراحی شده است، به ویژه در حوزه LLM، عملکرد فوق‌العاده‌ای دارد. قابلیت محاسباتی قدرتمند و معماری سخت‌افزاری بهینه‌شده آن، این امکان را می‌دهد تا وظایف پیچیده LLM را با سرعت شگفت‌انگیزی انجام دهد.
NVIDIA اخیراً اعلام کرده است که گره NVIDIA DGX B200 مجهز به هشت NVIDIA Blackwell GPU با استفاده از مدل Llama 4 Maverick با 400 میلیارد پارامتر، به سرعت بیش از 1000 توکن در ثانیه (TPS) در هر کاربر دست یافته است. این سرعت توسط سرویس مستقل بنچمارک هوش مصنوعی Artificial Analysis اندازه‌گیری شده است و عملکرد استثنایی معماری Blackwell را بیشتر تأیید می‌کند.
TPS چیست؟ به طور خلاصه، TPS یک معیار کلیدی برای اندازه‌گیری سرعت پاسخ‌دهی LLM است. این مقدار نشان‌دهنده تعداد توکن‌هایی است که یک مدل می‌تواند در هر ثانیه تولید کند. توکن‌ها واحد‌های اساسی متن هستند و می‌توانند کلمات، زیر کلمات یا کاراکترها باشند. TPS بالاتر به معنای زمان پاسخ‌دهی سریع‌تر و تجربه کاربری روان‌تر است.
Llama 4 Maverick: ترکیبی کامل از مقیاس و عملکرد
مدل Llama 4 Maverick بزرگترین و قدرتمندترین نسخه در خانواده Llama 4 است. این مدل دارای 400 میلیارد پارامتر است که به آن امکان می‌دهد متن‌های پیچیده را درک و ایجاد کند و وظایف مختلف پردازش زبان طبیعی را انجام دهد.
چنین مدل عظیمی به منابع محاسباتی قدرتمندی نیاز دارد تا بتواند استنتاج موثری داشته باشد. ظهور معماری Blackwell GPU NVIDIA، استنتاج بی‌درنگ Llama 4 Maverick را ممکن ساخته است و درهای جدیدی را به روی کاربردهای مختلف باز می‌کند.
NVIDIA همچنین اعلام کرده است که معماری Blackwell در بالاترین پیکربندی توان عملیاتی، می‌تواند به 72000 TPS در هر سرور دست یابد. این نشان می‌دهد که Blackwell نه تنها می‌تواند سرعت استنتاج بالایی را برای یک کاربر ارائه دهد، بلکه می‌تواند به طور همزمان از تعداد زیادی کاربر نیز پشتیبانی کند و نیازهای برنامه‌های کاربردی با مقیاس‌های مختلف را برآورده کند.
بهینه‌سازی نرم‌افزاری: آزادسازی کامل پتانسیل Blackwell
قدرت سخت‌افزار تنها نیمی از موفقیت است، بهینه‌سازی نرم‌افزار به همان اندازه حیاتی است. NVIDIA با استفاده از مجموعه‌ای از تکنیک‌های بهینه‌سازی نرم‌افزاری، عملکرد استنتاج LLM معماری Blackwell را بیشتر بهبود بخشیده است.
TensorRT-LLM: موتور تسریع استنتاج LLM
TensorRT-LLM کتابخانه نرم‌افزاری است که NVIDIA به طور خاص برای تسریع استنتاج LLM توسعه داده است. این کتابخانه از تکنیک‌های بهینه‌سازی مختلفی مانند کوانتیزه‌سازی، هرس کردن و همجوشی هسته استفاده می‌کند تا حجم محاسبات و حافظه مدل را کاهش دهد و در نتیجه سرعت استنتاج را افزایش دهد.
رمزگشایی سوداگرانه: فناوری تسریع پیش‌بینی آینده
NVIDIA همچنین از تکنیک رمزگشایی سوداگرانه استفاده کرده است و یک مدل پیش‌نویس رمزگشایی سوداگرانه با استفاده از تکنولوژی EAGLE-3 آموزش داده است. رمزگشایی سوداگرانه یک تکنیک برای تسریع استنتاج با پیش‌بینی توکن‌هایی است که مدل احتمالاً در مرحله بعد تولید خواهد کرد. با تولید زودهنگام توکن‌های احتمالی، می‌توان زمان انتظار مدل را کاهش داد و در نتیجه سرعت کلی استنتاج را افزایش داد.
با ترکیب TensorRT-LLM و تکنیک‌های رمزگشایی سوداگرانه، NVIDIA با موفقیت عملکرد معماری Blackwell را 4 برابر افزایش داده است و آن را به سریع‌ترین پلتفرم استنتاج LLM در حال حاضر تبدیل کرده است.
تأخیر و توان عملیاتی: انتخاب‌های انعطاف‌پذیر Blackwell
در استنتاج LLM، تأخیر و توان عملیاتی دو معیار مهم عملکرد هستند. تأخیر به مدت زمانی گفته می‌شود که مدل برای تولید پاسخ نیاز دارد، در حالی که توان عملیاتی به تعداد درخواست‌هایی گفته می‌شود که مدل می‌تواند در هر ثانیه پردازش کند.
برنامه‌های کاربردی مختلف نیازمندی‌های متفاوتی برای تأخیر و توان عملیاتی دارند. به عنوان مثال، در برنامه‌های کاربردی مکالمه بی‌درنگ، تأخیر کم بسیار مهم است تا اطمینان حاصل شود که کاربران پاسخ‌های فوری دریافت می‌کنند. در برنامه‌های کاربردی پردازش دسته‌ای، توان عملیاتی بالا از اهمیت بیشتری برخوردار است تا اطمینان حاصل شود که تعداد زیادی درخواست به سرعت پردازش می‌شوند.
معماری Blackwell GPU NVIDIA قادر است بر اساس نیازهای مختلف برنامه کاربردی، تأخیر و توان عملیاتی را به طور انعطاف‌پذیری بهینه کند. این معماری می‌تواند توان عملیاتی را به حداکثر برساند، توان عملیاتی و تأخیر را متعادل کند، یا تأخیر را برای یک کاربر به حداقل برساند، که آن را به یک انتخاب ایده‌آل برای انواع سناریوهای کاربرد LLM تبدیل می‌کند.
NVIDIA در وبلاگ خود خاطرنشان می‌کند: «اکثر سناریوهای کاربردی هوش مصنوعی مولد نیاز به تعادل بین توان عملیاتی و تأخیر دارند تا اطمینان حاصل شود که مشتریان زیادی می‌توانند به طور همزمان از یک «تجربه به اندازه کافی خوب» لذت ببرند. بااین‌حال، برای برنامه‌های کاربردی حیاتی که باید به سرعت تصمیمات مهمی بگیرند، به حداقل رساندن تأخیر یک مشتری واحد ضروری است. همانطور که رکورد TPS/ کاربر نشان می‌دهد، سخت‌افزار Blackwell بهترین انتخاب برای هر task است - چه نیاز به حداکثر رساندن توان عملیاتی، تعادل بین توان عملیاتی و تأخیر، یا به حداقل رساندن تأخیر یک کاربر واحد داشته باشید.»
بهینه‌سازی هسته: بهبود عملکرد دقیق
برای بهبود بیشتر عملکرد معماری Blackwell، NVIDIA هسته‌های خود را به طور دقیق بهینه کرده است. این بهینه‌سازی‌ها شامل موارد زیر است:
- هسته‌های GEMM با تأخیر کم: GEMM (ضرب ماتریس عمومی) یک عملیات اصلی در استنتاج LLM است. NVIDIA چندین هسته GEMM با تأخیر کم را برای کاهش زمان محاسبات پیاده‌سازی کرده است.
- همجوشی هسته: NVIDIA همچنین از تکنیک‌های مختلف همجوشی هسته مانند FC13 + SwiGLU، FC_QKV + attn_scaling و AllReduce + RMSnorm استفاده کرده است. همجوشی هسته ادغام چندین عملیات در یک عملیات است تا دسترسی به حافظه و هزینه‌های محاسباتی کاهش یابد.
- نوع داده FP8: بهینه‌سازی استفاده از نوع داده FP8 برای عملیات GEMM، MoE و Attention برای کاهش اندازه مدل و استفاده کامل از توان عملیاتی بالای FP8 فناوری Blackwell Tensor Core.
این بهینه‌سازی‌های هسته این امکان را برای معماری Blackwell فراهم می‌کند تا با حداقل تأخیر به عملکرد عالی دست یابد.
سناریوهای کاربرد: امکانات بی‌پایان Blackwell
عملکرد استثنایی معماری Blackwell GPU NVIDIA درهای جدیدی را به روی انواع سناریوهای کاربرد LLM باز می‌کند. در اینجا برخی از سناریوهای کاربردی احتمالی آورده شده است:
- چت‌بات‌ها: Blackwell می‌تواند سرعت پاسخ‌دهی سریع‌تر و تجربه مکالمه روان‌تری را برای چت‌بات‌ها فراهم کند.
- تولید محتوا: Blackwell می‌تواند وظایف تولید محتوا مانند نگارش مقاله، تولید کد و تولید تصویر را تسریع کند.
- ترجمه ماشینی: Blackwell می‌تواند دقت و سرعت ترجمه ماشینی را بهبود بخشد.
- تحلیل مالی: Blackwell می‌تواند برای تحلیل مالی مانند مدیریت ریسک، تشخیص تقلب و بهینه‌سازی پورتفولیو استفاده شود.
- مراقبت‌های بهداشتی: Blackwell می‌تواند برای مراقبت‌های بهداشتی مانند تشخیص بیماری، کشف دارو و درمان شخصی‌سازی‌شده استفاده شود.
با پیشرفت مداوم فناوری LLM، معماری Blackwell GPU NVIDIA نقش مهم‌تری را در زمینه‌های بیشتری ایفا خواهد کرد و به نوآوری و توسعه برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی کمک می‌کند.
نوآوری مداوم NVIDIA
NVIDIA همواره متعهد به پیشبرد فناوری هوش مصنوعی بوده است و انتشار معماری Blackwell GPU نمونه دیگری از تلاش‌های نوآورانه مداوم NVIDIA است. NVIDIA با بهبود مستمر سخت‌افزار و نرم‌افزار، راه‌حل‌های هوش مصنوعی قدرتمندتر و کارآمدتری را در اختیار کاربران قرار می‌دهد و به آنها کمک می‌کند تا چالش‌های مختلف را حل کنند و ارزش جدیدی ایجاد کنند.
نتیجه‌گیری
معماری Blackwell GPU NVIDIA با عملکرد فوق‌العاده و قابلیت‌های بهینه‌سازی انعطاف‌پذیر، به یک انتخاب ایده‌آل برای استنتاج LLM تبدیل شده است. این معماری سرعت و کارایی بی‌سابقه‌ای را برای انواع سناریوهای کاربردی ارائه می‌دهد و به پیشرفت فناوری هوش مصنوعی کمک می‌کند. با نوآوری مداوم NVIDIA، ما دلیلی داریم که باور کنیم، معماری Blackwell نقش مهم‌تری را در آینده هوش مصنوعی ایفا خواهد کرد.