NVIDIA Blackwell : Dépasser les nouvelles limites de l’inférence LLM
Le domaine de l’intelligence artificielle est en pleine révolution, et les grands modèles linguistiques (LLM) sont au cœur de cette transformation. Pour les entreprises et les chercheurs qui souhaitent exploiter la puissance des LLM, une capacité d’inférence haute performance est essentielle. Avec son architecture Blackwell de GPU, NVIDIA repousse une fois de plus les limites de l’inférence LLM, offrant aux utilisateurs une vitesse et une efficacité sans précédent.
Architecture Blackwell : Un puissant moteur pour l’inférence LLM
L’architecture Blackwell de GPU de NVIDIA est spécialement conçue pour accélérer les charges de travail d’intelligence artificielle, en particulier dans le domaine des LLM. Sa puissante capacité de calcul et son architecture matérielle optimisée lui permettent de traiter des tâches d’inférence LLM complexes à une vitesse incroyable.
NVIDIA a récemment annoncé que les nœuds NVIDIA DGX B200 équipés de huit GPU NVIDIA Blackwell, lors de l’utilisation du modèle Llama 4 Maverick avec 400 milliards de paramètres, avaient atteint une vitesse de plus de 1 000 tokens par seconde (TPS) par utilisateur. Cette vitesse, mesurée par le service indépendant de tests de référence d’IA Artificial Analysis, confirme davantage les performances exceptionnelles de l’architecture Blackwell.
Alors, qu’est-ce que le TPS ? En bref, le TPS est une mesure clé de la vitesse d’inférence LLM. Il représente le nombre de tokens que le modèle peut générer par seconde, les tokens étant l’unité de base du texte, qui peut être des mots, des sous-mots ou des caractères. Un TPS plus élevé signifie des temps de réponse plus rapides et une expérience utilisateur plus fluide.
Llama 4 Maverick : La combinaison parfaite d’échelle et de performance
Le modèle Llama 4 Maverick est la version la plus grande et la plus puissante de la série Llama 4. Il possède 400 milliards de paramètres, ce qui lui permet de comprendre et de générer du texte complexe, et d’effectuer diverses tâches de traitement du langage naturel.
Un modèle aussi vaste nécessite de puissantes ressources de calcul pour effectuer une inférence efficace. L’arrivée de l’architecture Blackwell de GPU de NVIDIA rend possible l’inférence en temps réel de Llama 4 Maverick, ouvrant de nouvelles perspectives pour divers scénarios d’application.
NVIDIA affirme également que l’architecture Blackwell peut atteindre 72 000 TPS/serveur dans la configuration de débit la plus élevée. Cela indique que Blackwell peut non seulement fournir une vitesse d’inférence rapide pour un seul utilisateur, mais peut également prendre en charge simultanément un grand nombre d’utilisateurs, répondant aux besoins d’applications de différentes envergures.
Optimisation logicielle : Libérer tout le potentiel de Blackwell
La puissance du matériel n’est que la moitié de la réussite, l’optimisation logicielle est tout aussi cruciale. NVIDIA, grâce à une série de technologies d’optimisation logicielle, a encore amélioré les performances d’inférence LLM de l’architecture Blackwell.
TensorRT-LLM : Un moteur pour accélérer l’inférence LLM
TensorRT-LLM est une bibliothèque logicielle que NVIDIA a développée spécifiquement pour accélérer l’inférence LLM. Elle utilise diverses techniques d’optimisation, telles que la quantification, l’élagage et la fusion de noyaux, pour réduire la quantité de calcul et l’empreinte mémoire du modèle, améliorant ainsi la vitesse d’inférence.
Décodage spéculatif : Une technologie d’accélération qui prédit l’avenir
NVIDIA a également adopté une technique de décodage spéculatif, en utilisant la technologie EAGLE-3 pour entraîner un modèle de brouillon de décodage spéculatif. Le décodage spéculatif est une technique qui accélère l’inférence en prédisant les tokens que le modèle est susceptible de générer ensuite. En générant à l’avance les tokens possibles, le temps d’attente du modèle peut être réduit, améliorant ainsi la vitesse d’inférence globale.
En combinant TensorRT-LLM et les techniques de décodage spéculatif, NVIDIA a réussi à quadrupler les performances de l’architecture Blackwell, ce qui en fait la plateforme d’inférence LLM la plus rapide du moment.
Latence et débit : Le choix flexible de Blackwell
Dans l’inférence LLM, la latence et le débit sont deux mesures de performance importantes. La latence désigne le temps nécessaire au modèle pour générer une réponse, tandis que le débit désigne le nombre de requêtes que le modèle peut traiter par seconde.
Différents scénarios d’application ont des exigences différentes en matière de latence et de débit. Par exemple, dans les applications de conversation en temps réel, une faible latence est essentielle pour garantir aux utilisateurs une réponse instantanée. Dans les applications de traitement par lots, un débit élevé est plus important pour garantir un traitement rapide d’un grand nombre de requêtes.
L’architecture Blackwell de GPU de NVIDIA est capable d’optimiser de manière flexible la latence et le débit en fonction des différents besoins de l’application. Elle peut maximiser le débit, équilibrer le débit et la latence, ou minimiser la latence d’un seul utilisateur, ce qui en fait un choix idéal pour divers scénarios d’application LLM.
NVIDIA a souligné dans un article de blog : « La plupart des scénarios d’application d’IA générative nécessitent un équilibre entre le débit et la latence pour garantir que de nombreux clients peuvent simultanément profiter d’une expérience « suffisamment bonne ». Cependant, pour les applications critiques qui doivent prendre des décisions importantes rapidement, il est essentiel de minimiser la latence d’un seul client. Comme le montre l’enregistrement des TPS/utilisateur, le matériel Blackwell est le meilleur choix pour toute tâche, que vous ayez besoin de maximiser le débit, d’équilibrer le débit et la latence, ou de minimiser la latence d’un seul utilisateur. »
Optimisation du noyau : Une amélioration des performances finement ciselée
Afin d’améliorer encore les performances de l’architecture Blackwell, NVIDIA a affiné ses noyaux. Ces optimisations comprennent :
- Noyau GEMM à faible latence : GEMM (General Matrix Multiplication, multiplication matricielle générale) est une opération centrale de l’inférence LLM. NVIDIA a implémenté plusieurs noyaux GEMM à faible latence afin de réduire le temps de calcul.
- Fusion de noyaux : NVIDIA a également appliqué diverses techniques de fusion de noyaux, telles que FC13 + SwiGLU, FC_QKV + attn_scaling et AllReduce + RMSnorm. La fusion de noyaux consiste à fusionner plusieurs opérations en une seule opération afin de réduire l’accès à la mémoire et les frais de calcul.
- Type de données FP8 : Optimisation de l’utilisation du type de données FP8 pour les opérations GEMM, MoE et Attention afin de réduire la taille du modèle et de tirer pleinement parti du débit FP8 élevé de la technologie Blackwell Tensor Core.
Ces optimisations de noyau permettent à l’architecture Blackwell d’obtenir des performances exceptionnelles avec une latence minimale.
Scénarios d’application : Les possibilités infinies de Blackwell
Les performances exceptionnelles de l’architecture Blackwell de GPU de NVIDIA ouvrent de nouvelles perspectives pour divers scénarios d’application LLM. Voici quelques scénarios d’application possibles :
- Chatbots : Blackwell peut fournir aux chatbots une vitesse de réponse plus rapide et une expérience de conversation plus fluide.
- Génération de contenu : Blackwell peut accélérer les tâches de génération de contenu, telles que la rédaction d’articles, la génération de code et la génération d’images.
- Traduction automatique : Blackwell peut améliorer la précision et la vitesse de la traduction automatique.
- Analyse financière : Blackwell peut être utilisé pour l’analyse financière, telle que la gestion des risques, la détection des fraudes et l’optimisation du portefeuille.
- Santé : Blackwell peut être utilisé pour les soins de santé, tels que le diagnostic des maladies, la découverte de médicaments et le traitement personnalisé.
Avec le développement continu de la technologie LLM, l’architecture Blackwell de GPU de NVIDIA jouera un rôle important dans davantage de domaines, favorisant l’innovation et le développement des applications d’intelligence artificielle.
L’innovation continue de NVIDIA
NVIDIA s’est toujours engagée à faire progresser la technologie de l’intelligence artificielle, et la publication de l’architecture Blackwell de GPU est un autre exemple des efforts d’innovation continue de NVIDIA. En améliorant constamment le matériel et les logiciels, NVIDIA fournit aux utilisateurs des solutions d’IA plus puissantes et plus efficaces, les aidant à résoudre divers défis et à créer une nouvelle valeur.
Conclusion
L’architecture Blackwell de GPU de NVIDIA, grâce à ses performances exceptionnelles et à sa capacité d’optimisation flexible, est le choix idéal pour l’inférence LLM. Elle offre une vitesse et une efficacité sans précédent pour divers scénarios d’application, favorisant les progrès de la technologie de l’intelligence artificielle. Avec l’innovation continue de NVIDIA, nous avons des raisons de croire que l’architecture Blackwell jouera un rôle encore plus important dans le domaine de l’intelligence artificielle à l’avenir.