Bidang kecerdasan buatan sedang mengalami revolusi, dengan model bahasa besar (LLM) sebagai inti dari transformasi ini. Bagi perusahaan dan peneliti yang ingin memanfaatkan kekuatan LLM, kemampuan inferensi berkinerja tinggi sangat penting. NVIDIA, dengan GPU arsitektur Blackwell, sekali lagi menerobos batasan inferensi LLM, menawarkan kepada pengguna kecepatan dan efisiensi yang belum pernah terjadi sebelumnya.
Arsitektur Blackwell: Mesin Kuat untuk Inferensi LLM
GPU arsitektur Blackwell NVIDIA dirancang untuk mempercepat beban kerja kecerdasan buatan, terutama unggul di bidang LLM. Kekuatan komputasi yang kuat dan arsitektur perangkat keras yang dioptimalkan memungkinkannya untuk memproses tugas inferensi LLM yang rumit dengan kecepatan luar biasa.
NVIDIA baru-baru ini mengumumkan bahwa node NVIDIA DGX B200 yang dilengkapi dengan delapan GPU NVIDIA Blackwell mencapai kecepatan lebih dari 1000 token per detik (TPS) per pengguna saat menggunakan model Llama 4 Maverick dengan 400 miliar parameter. Kecepatan ini diukur oleh Artificial Analysis, layanan tolok ukur AI independen, yang selanjutnya memvalidasi kinerja luar biasa dari arsitektur Blackwell.
Jadi, apa itu TPS? Sederhananya, TPS adalah metrik kunci untuk mengukur kecepatan inferensi LLM. Ini menunjukkan jumlah token yang dapat dihasilkan model per detik, di mana token adalah unit dasar teks, yang dapat berupa kata, subkata, atau karakter. TPS yang lebih tinggi berarti waktu respons yang lebih cepat dan pengalaman pengguna yang lebih lancar.
Llama 4 Maverick: Kombinasi Sempurna dari Skala dan Kinerja
Model Llama 4 Maverick adalah versi terbesar dan terkuat dari seri Llama 4. Ia memiliki 400 miliar parameter, memungkinkannya untuk memahami dan menghasilkan teks kompleks, dan melakukan berbagai tugas pemrosesan bahasa alami.
Model yang begitu besar membutuhkan sumber daya komputasi yang kuat untuk inferensi yang efektif. Munculnya GPU arsitektur NVIDIA Blackwell membuat inferensi waktu nyata Llama 4 Maverick menjadi mungkin, membuka pintu ke skenario aplikasi baru.
NVIDIA juga mengklaim bahwa arsitektur Blackwell, dalam konfigurasi throughput tertinggi, dapat mencapai 72.000 TPS/server. Ini menunjukkan bahwa Blackwell tidak hanya dapat memberikan kecepatan inferensi yang cepat untuk satu pengguna, tetapi juga dapat mendukung sejumlah besar pengguna secara bersamaan, memenuhi kebutuhan aplikasi dari berbagai skala.
Optimisasi Perangkat Lunak: Melepaskan Potensi Penuh Blackwell
Kekuatan perangkat keras hanyalah setengah dari keberhasilan, optimisasi perangkat lunak juga sangat penting. NVIDIA telah lebih meningkatkan kinerja inferensi LLM arsitektur Blackwell melalui serangkaian teknologi optimisasi perangkat lunak.
TensorRT-LLM: Mesin untuk Mempercepat Inferensi LLM
TensorRT-LLM adalah pustaka perangkat lunak NVIDIA yang dikembangkan khusus untuk mempercepat inferensi LLM. Ia memanfaatkan berbagai teknik optimisasi, seperti kuantisasi, pemangkasan, dan fusi kernel, untuk mengurangi jumlah komputasi dan penggunaan memori model, sehingga meningkatkan kecepatan inferensi.
Dekode Spekulatif: Teknologi Akselerasi Prediksi Masa Depan
NVIDIA juga mengadopsi teknologi dekode spekulatif, menggunakan teknologi EAGLE-3 untuk melatih model draf dekode spekulatif. Dekode spekulatif adalah teknik untuk mempercepat inferensi dengan memprediksi token yang mungkin dihasilkan model selanjutnya. Dengan menghasilkan token yang mungkin di muka, waktu tunggu model dapat dikurangi, sehingga meningkatkan kecepatan inferensi keseluruhan.
Dengan menggabungkan TensorRT-LLM dan teknologi dekode spekulatif, NVIDIA telah berhasil meningkatkan kinerja arsitektur Blackwell sebesar 4 kali lipat, menjadikannya platform inferensi LLM tercepat saat ini.
Latensi dan Throughput: Pilihan Fleksibel Blackwell
Dalam inferensi LLM, latensi dan throughput adalah dua metrik kinerja penting. Latensi mengacu pada waktu yang dibutuhkan model untuk menghasilkan respons, sedangkan throughput mengacu pada jumlah permintaan yang dapat diproses model per detik.
Skenario aplikasi yang berbeda memiliki persyaratan yang berbeda untuk latensi dan throughput. Misalnya, dalam aplikasi percakapan waktu nyata, latensi rendah sangat penting untuk memastikan pengguna mendapatkan respons instan. Dalam aplikasi pemrosesan batch, throughput tinggi lebih penting untuk memastikan sejumlah besar permintaan dapat diproses dengan cepat.
GPU arsitektur NVIDIA Blackwell dapat secara fleksibel mengoptimalkan latensi dan throughput sesuai dengan kebutuhan aplikasi yang berbeda. Ia dapat memaksimalkan throughput, menyeimbangkan throughput dan latensi, atau meminimalkan latensi untuk satu pengguna, menjadikannya pilihan ideal untuk berbagai skenario aplikasi LLM.
NVIDIA mencatat dalam sebuah blog: "Sebagian besar skenario aplikasi AI generatif memerlukan keseimbangan throughput dan latensi untuk memastikan bahwa banyak pelanggan dapat menikmati pengalaman ‘cukup baik’ secara bersamaan. Namun, untuk aplikasi penting yang harus membuat keputusan penting dengan cepat, meminimalkan latensi untuk satu klien sangat penting. Seperti yang ditunjukkan oleh catatan TPS/pengguna, perangkat keras Blackwell adalah pilihan terbaik untuk tugas apa pun - apakah Anda perlu memaksimalkan throughput, menyeimbangkan throughput dan latensi, atau meminimalkan latensi untuk satu pengguna."
Optimisasi Kernel: Peningkatan Kinerja yang Dikerjakan dengan Hati-hati
Untuk lebih meningkatkan kinerja arsitektur Blackwell, NVIDIA telah melakukan optimisasi halus pada kernelnya. Optimisasi ini meliputi:
- Kernel GEMM Latensi Rendah: GEMM (Perkalian Matriks Umum) adalah operasi inti dalam inferensi LLM. NVIDIA telah mengimplementasikan beberapa kernel GEMM latensi rendah untuk mengurangi waktu komputasi.
- Fusi Kernel: NVIDIA juga menerapkan berbagai teknik fusi kernel, seperti FC13 + SwiGLU, FC_QKV + attn_scaling, dan AllReduce + RMSnorm. Fusi kernel adalah menggabungkan beberapa operasi menjadi satu operasi untuk mengurangi akses memori dan overhead komputasi.
- Tipe Data FP8: Optimisasi memanfaatkan tipe data FP8 untuk operasi GEMM, MoE, dan Attention, untuk mengurangi ukuran model, dan memanfaatkan sepenuhnya throughput FP8 tinggi dari teknologi Blackwell Tensor Core.
Optimisasi kernel ini memungkinkan arsitektur Blackwell untuk mencapai kinerja luar biasa dengan latensi minimum.
Skenario Aplikasi: Kemungkinan Tak Terbatas Blackwell
Kinerja luar biasa dari GPU arsitektur NVIDIA Blackwell membuka pintu ke berbagai skenario aplikasi LLM. Berikut adalah beberapa kemungkinan skenario aplikasi:
- Chatbot: Blackwell dapat memberikan kecepatan respons yang lebih cepat dan pengalaman percakapan yang lebih lancar untuk chatbot.
- Pembuatan Konten: Blackwell dapat mempercepat tugas pembuatan konten, seperti penulisan artikel, pembuatan kode, dan pembuatan gambar.
- Penerjemahan Mesin: Blackwell dapat meningkatkan akurasi dan kecepatan penerjemahan mesin.
- Analisis Keuangan: Blackwell dapat digunakan untuk analisis keuangan, seperti manajemen risiko, deteksi penipuan, dan optimisasi portofolio.
- Perawatan Kesehatan: Blackwell dapat digunakan untuk perawatan kesehatan, seperti diagnosis penyakit, penemuan obat, dan perawatan yang dipersonalisasi.
Dengan perkembangan teknologi LLM yang berkelanjutan, GPU arsitektur NVIDIA Blackwell akan memainkan peran penting di lebih banyak bidang, mendorong inovasi dan pengembangan aplikasi kecerdasan buatan.
Inovasi Berkelanjutan NVIDIA
NVIDIA telah berkomitmen untuk memajukan teknologi kecerdasan buatan, dan peluncuran GPU arsitektur Blackwell adalah bukti lain dari upaya inovasi berkelanjutan NVIDIA. Dengan terus meningkatkan perangkat keras dan perangkat lunak, NVIDIA menyediakan solusi AI yang lebih kuat dan efisien kepada pengguna, membantu mereka memecahkan berbagai tantangan dan menciptakan nilai baru.
Kesimpulan
GPU arsitektur NVIDIA Blackwell telah menjadi pilihan ideal untuk inferensi LLM berkat kinerja luar biasa dan kemampuan optimisasi yang fleksibel. Ini memberikan kecepatan dan efisiensi yang belum pernah terjadi sebelumnya untuk berbagai skenario aplikasi, mendorong kemajuan teknologi kecerdasan buatan. Dengan inovasi berkelanjutan NVIDIA, kami memiliki alasan untuk percaya bahwa arsitektur Blackwell akan memainkan peran yang lebih penting di bidang kecerdasan buatan di masa depan.