תחום הבינה המלאכותית חווה מהפכה, כאשר מודלי שפה גדולים (LLM) הם הליבה של השינוי הזה. עבור ארגונים וחוקרים המעוניינים לרתום את הכוח של LLM, יכולת הסקה בעלת ביצועים גבוהים היא קריטית. NVIDIA, עם ארכיטקטורת Blackwell של GPU שלה, שוב פורצת את גבולות הסקת LLM, ומספקת למשתמשים מהירות ויעילות חסרות תקדים.
ארכיטקטורת Blackwell: מנוע חזק להסקת LLM
ארכיטקטורת NVIDIA Blackwell GPU תוכננה במיוחד כדי להאיץ את עומסי העבודה של בינה מלאכותית, במיוחד בתחום ה-LLM, שם היא מצטיינת. כוח החישוב העוצמתי שלה וארכיטקטורת החומרה המותאמת שלה מאפשרים לה לעבד משימות הסקת LLM מורכבות במהירות מדהימה.
NVIDIA הכריזה לאחרונה כי צומת NVIDIA DGX B200 המצויד בשמונה NVIDIA Blackwell GPU, השיג מהירות של יותר מ-1000 tokens לשנייה לכל משתמש (TPS) בעת שימוש במודל Llama 4 Maverick בעל 400 מיליארד פרמטרים. מהירות זו נמדדה על ידי שירות בדיקות הביצועים העצמאי Artificial Analysis, אשר אימתה עוד יותר את הביצועים המדהימים של ארכיטקטורת Blackwell.
אז, מה זה TPS? בקיצור, TPS הוא מדד מפתח למדידת מהירות הסקת LLM. הוא מייצג את מספר ה-tokens שהמודל יכול ליצור בשנייה, כאשר טוקנים הם היחידות הבסיסיות של טקסט, שיכולות להיות מילים, תתי-מילים או תווים. TPS גבוה יותר פירושו זמני תגובה מהירים יותר וחוויית משתמש חלקה יותר.
Llama 4 Maverick: שילוב מושלם של גודל וביצועים
מודל Llama 4 Maverick הוא הגרסה הגדולה והחזקה ביותר בסדרת Llama 4. הוא מכיל 400 מיליארד פרמטרים, המאפשרים לו להבין וליצור טקסט מורכב ולבצע מגוון משימות עיבוד שפה טבעית.
מודל עצום כזה דורש משאבי מחשוב עצומים כדי לבצע הסקה יעילה. הופעתה של ארכיטקטורת NVIDIA Blackwell GPU מאפשרת הסקה בזמן אמת של Llama 4 Maverick, ופותחת דלתות חדשות למגוון רחב של תרחישי שימוש.
NVIDIA גם טוענת שארכיטקטורת Blackwell יכולה להגיע ל-72,000 TPS/שרת בתצורת התפוקה הגבוהה ביותר. זה מצביע על כך ש-Blackwell יכולה לא רק לספק מהירויות הסקה מהירות למשתמש בודד, אלא גם לתמוך במספר רב של משתמשים בו זמנית, ולענות על צורכי יישומים בסדרי גודל שונים.
אופטימיזציית תוכנה: שחרור הפוטנציאל המלא של Blackwell
חוזק החומרה הוא רק חצי מהסיפור; אופטימיזציית תוכנה חשובה באותה מידה. NVIDIA שיפרה עוד יותר את ביצועי הסקת ה-LLM של ארכיטקטורת Blackwell באמצעות סדרה של טכניקות אופטימיזציית תוכנה.
TensorRT-LLM: מנוע להאצת הסקת LLM
TensorRT-LLM היא ספריית תוכנה שפותחה על ידי NVIDIA במיוחד להאצת הסקת LLM. היא ממנפת טכניקות אופטימיזציה שונות, כגון כִּמוּת, גיזום ומיזוג ליבה, כדי להפחית את כמות החישובים וטביעת הרגל של הזיכרון של המודלים, ובכך לשפר את מהירות ההסקה.
פענוח ספקולטיבי: טכנולוגיית האצה החוזה את העתיד
NVIDIA גם אימצה טכנולוגיית פענוח ספקולטיבי, באמצעות טכנולוגיית EAGLE-3 לאמן מודל טיוטה של פענוח ספקולטיבי. פענוח ספקולטיבי הוא טכניקה להאצת הסקה על ידי חיזוי טוקנים שהמודל עשוי ליצור בשלב הבא. על ידי יצירת טוקנים אפשריים מראש, ניתן להפחית את זמן ההמתנה של המודל, ובכך לשפר את מהירות ההסקה הכוללת.
על ידי שילוב של TensorRT-LLM וטכנולוגיות פענוח ספקולטיביות, NVIDIA הצליחה להגדיל את הביצועים של ארכיטקטורת Blackwell פי 4, מה שהפך אותה לפלטפורמת הסקת ה-LLM המהירה ביותר הקיימת כיום.
השהיה ותפוקה: בחירות גמישות של Blackwell
בהסקת LLM, השהיה ותפוקה הן שתי מדדי ביצועים חשובים. השהיה מתייחסת לזמן שלוקח למודל ליצור תגובה, בעוד שהתפוקה מתייחסת למספר הבקשות שהמודל יכול לעבד בשנייה.
לתרחישי שימוש שונים יש דרישות שונות להשהיה ותפוקה. לדוגמה, ביישומי דיאלוג בזמן אמת, השהיה נמוכה היא קריטית כדי להבטיח שהמשתמשים יקבלו תגובות מיידיות. ביישומי עיבוד אצווה, תפוקה גבוהה חשובה יותר כדי להבטיח שניתן לעבד במהירות מספר גדול של בקשות.
ארכיטקטורת NVIDIA Blackwell GPU יכולה לייעל בגמישות את ההשהיה והתפוקה בהתאם לצרכי יישומים שונים. היא יכולה למקסם את התפוקה, לאזן בין תפוקה להשהיה או למזער את ההשהיה עבור משתמש יחיד, מה שהופך אותה לבחירה אידיאלית עבור מגוון רחב של תרחישי יישומי LLM.
NVIDIA מציינת בבלוג שלה: "רוב תרחישי היישומים יצירתיים של בינה מלאכותית דורשים איזון בין תפוקה להשהיה כדי להבטיח שמספר לקוחות יוכלו ליהנות מחוויה ‘טובה מספיק’ בו זמנית. עם זאת, עבור יישומים קריטיים הדורשים קבלת החלטות חשובות במהירות, מזעור ההשהיה של לקוח בודד הוא קריטי. כפי שמצוין ברשומות ה-TPS/משתמש, חומרת Blackwell היא הבחירה הטובה ביותר לכל משימה - בין אם אתה צריך למקסם את התפוקה, תפוקת איזון והשהיה, או למזער את ההשהיה עבור משתמש בודד."
אופטימיזציית ליבה: שיפורי ביצועים מחושבים היטב
כדי לשפר עוד יותר את הביצועים של ארכיטקטורת Blackwell, NVIDIA ביצעה אופטימיזציה עדינה לליבות שלה. אופטימיזציות אלה כוללות:
- ליבות GEMM בהשהיה נמוכה: GEMM (כפל מטריצות כלליות) הוא פעולה מרכזית בהסקת LLM. NVIDIA הטמיעה מספר ליבות GEMM בהשהיה נמוכה כדי להפחית את זמן החישוב.
- מיזוג ליבה: NVIDIA גם יישמה טכניקות מיזוג ליבה שונות, כגון FC13 + SwiGLU, FC_QKV + attn_scaling ו-AllReduce + RMSnorm. מיזוג ליבה משלב מספר פעולות לפעולה אחת כדי להפחית גישה לזיכרון ותקורת חישוב.
- סוג נתונים FP8: אופטימיזציה של סוג נתונים FP8 למבצעי GEMM, MoE ו-Attention, כדי להקטין את גודל המודל ולנצל את התפוקה הגבוהה של FP8 של טכנולוגיית Blackwell Tensor Core.
אופטימיזציות ליבה אלה מאפשרות לארכיטקטורת Blackwell להשיג ביצועים מצוינים עם השהיה מינימלית.
תרחישי יישומים: האפשרויות הבלתי מוגבלות של Blackwell
הביצועים המצוינים של ארכיטקטורת NVIDIA Blackwell GPU פותחים דלתות חדשות למגוון רחב של תרחישי יישומי LLM. להלן כמה מתרחישי היישומים האפשריים:
- צ’אטבוטים: Blackwell יכולה לספק לצ’אטבוטים מהירויות תגובה מהירות יותר וחוויית דיאלוג חלקה יותר.
- יצירת תוכן: Blackwell יכולה להאיץ משימות יצירת תוכן, כגון כתיבת מאמרים, יצירת קוד ויצירת תמונות.
- תרגום מכונה: Blackwell יכולה לשפר את הדיוק והמהירות של תרגום מכונה.
- ניתוח פיננסי: ניתן להשתמש ב-Blackwell לניתוח פיננסי, כגון ניהול סיכונים, זיהוי הונאות ואופטימיזציית תיקי השקעות.
- טיפול רפואי: ניתן להשתמש ב-Blackwell בטיפול רפואי, כגון אבחון מחלות, גילוי תרופות וטיפול מותאם אישית.
ככל שטכנולוגיית LLM ממשיכה להתפתח, ארכיטקטורת NVIDIA Blackwell GPU תמלא תפקיד חשוב יותר בתחומים רבים יותר, ותניע חדשנות ופיתוח של יישומי בינה מלאכותית.
החדשנות המתמשכת של NVIDIA
NVIDIA מחויבת כל הזמן לקדם את התקדמות טכנולוגיית הבינה המלאכותית, והשקת ארכיטקטורת Blackwell GPU היא עדות נוספת למאמצי החדשנות המתמשכים של NVIDIA. על ידי שיפור מתמיד של החומרה והתוכנה, NVIDIA מספקת למשתמשים פתרונות AI חזקים ויעילים יותר, ועוזרת להם לפתור אתגרים שונים וליצור ערך חדש.
סיכום
ארכיטקטורת NVIDIA Blackwell GPU, עם הביצועים המצוינים ויכולות האופטימיזציה הגמישות שלה, היא בחירה אידיאלית להסקת LLM. היא מספקת מהירות ויעילות חסרות תקדים למגוון רחב של תרחישי יישומים, ודוחפת את התקדמות טכנולוגיית הבינה המלאכותית. עם החדשנות המתמשכת של NVIDIA, יש לנו סיבה להאמין שארכיטקטורת Blackwell תמלא תפקיד חשוב עוד יותר בתחום הבינה המלאכותית בעתיד.