L’intelligenza artificiale sta vivendo una rivoluzione, con i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) al centro di questa trasformazione. Per le aziende e i ricercatori che desiderano sfruttare la potenza degli LLM, una capacità di inferenza ad alte prestazioni è fondamentale. NVIDIA, con la sua architettura Blackwell di GPU, supera ancora una volta i limiti dell’inferenza LLM, offrendo agli utenti velocità ed efficienza senza precedenti.
Architettura Blackwell: un potente motore per l’inferenza LLM
Le GPU con architettura Blackwell di NVIDIA sono progettate per accelerare i carichi di lavoro di intelligenza artificiale, in particolare nel campo degli LLM. La sua potente capacità di calcolo e l’architettura hardware ottimizzata le consentono di elaborare attività di inferenza LLM complesse a una velocità sorprendente.
NVIDIA ha recentemente annunciato che i nodi NVIDIA DGX B200, dotati di otto GPU NVIDIA Blackwell, raggiungono una velocità di oltre 1000 token al secondo (TPS) per utente quando si utilizza il modello Llama 4 Maverick con 400 miliardi di parametri. Questa velocità, misurata dal servizio indipendente di benchmark AI Artificial Analysis, conferma ulteriormente le eccezionali prestazioni dell’architettura Blackwell.
Ma cos’è il TPS? In poche parole, il TPS è una metrica chiave per misurare la velocità di inferenza LLM. Indica il numero di token che il modello può generare al secondo. I token sono le unità di base del testo e possono essere parole, sotto-parole o caratteri. Un TPS più elevato significa tempi di risposta più rapidi e un’esperienza utente più fluida.
Llama 4 Maverick: la perfetta combinazione di dimensioni e prestazioni
Il modello Llama 4 Maverick è la versione più grande e potente della famiglia Llama 4. Ha 400 miliardi di parametri, il che gli consente di comprendere e generare testo complesso ed eseguire varie attività di elaborazione del linguaggio naturale.
Un modello così grande richiede potenti risorse di calcolo per un’inferenza efficace. L’introduzione delle GPU con architettura NVIDIA Blackwell rende possibile l’inferenza in tempo reale di Llama 4 Maverick, aprendo nuove porte a vari scenari applicativi.
NVIDIA afferma inoltre che l’architettura Blackwell può raggiungere i 72.000 TPS/server nella configurazione di throughput più elevata. Ciò indica che Blackwell non solo può fornire una rapida velocità di inferenza per i singoli utenti, ma può anche supportare contemporaneamente un gran numero di utenti, soddisfacendo le esigenze di applicazioni di diverse dimensioni.
Ottimizzazione del software: liberare tutto il potenziale di Blackwell
La potenza dell’hardware è solo metà della storia del successo. L’ottimizzazione del software è altrettanto cruciale. NVIDIA ha migliorato ulteriormente le prestazioni di inferenza LLM dell’architettura Blackwell attraverso una serie di tecnologie di ottimizzazione del software.
TensorRT-LLM: motore per accelerare l’inferenza LLM
TensorRT-LLM è una libreria software sviluppata da NVIDIA appositamente per accelerare l’inferenza LLM. Sfrutta varie tecniche di ottimizzazione, come la quantizzazione, il pruning e la fusione del kernel, per ridurre il carico computazionale e l’occupazione di memoria del modello, aumentando così la velocità di inferenza.
Decodifica speculativa: tecnologia di accelerazione per prevedere il futuro
NVIDIA ha anche adottato la tecnologia di decodifica speculativa, utilizzando la tecnologia EAGLE-3 per addestrare un modello di bozza di decodifica speculativa. La decodifica speculativa è una tecnica per accelerare l’inferenza prevedendo i token che il modello potrebbe generare successivamente. Generando in anticipo i possibili token, è possibile ridurre i tempi di attesa del modello, migliorando così la velocità di inferenza complessiva.
Combinando TensorRT-LLM e la tecnologia di decodifica speculativa, NVIDIA ha aumentato con successo le prestazioni dell’architettura Blackwell di 4 volte, rendendola l’attuale piattaforma di inferenza LLM più veloce.
Latenza e throughput: la scelta flessibile di Blackwell
Nell’inferenza LLM, la latenza e il throughput sono due importanti metriche di performance. La latenza si riferisce al tempo necessario al modello per generare una risposta, mentre il throughput si riferisce al numero di richieste che il modello può elaborare al secondo.
Diversi scenari applicativi hanno requisiti diversi per la latenza e il throughput. Ad esempio, nelle applicazioni di dialogo in tempo reale, la bassa latenza è essenziale per garantire che gli utenti ricevano risposte immediate. Nelle applicazioni di elaborazione batch, invece, un alto throughput è più importante per garantire la rapida elaborazione di un gran numero di richieste.
Le GPU con architettura NVIDIA Blackwell sono in grado di ottimizzare in modo flessibile la latenza e il throughput in base alle diverse esigenze applicative. Può massimizzare il throughput, bilanciare il throughput e la latenza o ridurre al minimo la latenza per i singoli utenti, rendendolo la scelta ideale per vari scenari applicativi LLM.
NVIDIA sottolinea in un blog: "La maggior parte degli scenari applicativi di AI generativa richiedono il bilanciamento di throughput e latenza per garantire che molti clienti possano godere contemporaneamente di un’esperienza 'abbastanza buona'. Tuttavia, per le applicazioni critiche che devono prendere decisioni importanti rapidamente, ridurre al minimo la latenza per i singoli client è essenziale. Come dimostrano i record TPS/utente, l’hardware Blackwell è la soluzione migliore per qualsiasi attività, sia che tu debba massimizzare il throughput, bilanciare il throughput e la latenza o ridurre al minimo la latenza per i singoli utenti."
Ottimizzazione del kernel: miglioramenti delle prestazioni finemente sintonizzati
Per migliorare ulteriormente le prestazioni dell’architettura Blackwell, NVIDIA ha apportato ottimizzazioni precise ai suoi kernel. Queste ottimizzazioni includono:
- Kernel GEMM a bassa latenza: GEMM (General Matrix Multiplication) è un’operazione fondamentale nell’inferenza LLM. NVIDIA ha implementato diversi kernel GEMM a bassa latenza per ridurre i tempi di calcolo.
- Fusione del kernel: NVIDIA ha anche applicato varie tecniche di fusione del kernel, come FC13 + SwiGLU, FC_QKV + attn_scaling e AllReduce + RMSnorm. La fusione del kernel consiste nel combinare più operazioni in un’unica operazione per ridurre l’accesso alla memoria e il sovraccarico computazionale.
- Tipo di dati FP8: ottimizzazione dell’utilizzo dei tipi di dati FP8 per le operazioni GEMM, MoE e Attention per ridurre le dimensioni del modello e sfruttare appieno le elevate prestazioni FP8 della tecnologia Blackwell Tensor Core.
Queste ottimizzazioni del kernel consentono all’architettura Blackwell di ottenere prestazioni eccezionali con la minima latenza.
Scenari applicativi: le infinite possibilità di Blackwell
Le eccezionali prestazioni delle GPU con architettura NVIDIA Blackwell aprono nuove porte a vari scenari applicativi LLM. Ecco alcuni possibili scenari applicativi:
- Chatbot: Blackwell può fornire ai chatbot velocità di risposta più elevate e un’esperienza di conversazione più fluida.
- Generazione di contenuti: Blackwell può accelerare attività di generazione di contenuti come la stesura di articoli, la generazione di codice e la generazione di immagini.
- Traduzione automatica: Blackwell può migliorare l’accuratezza e la velocità della traduzione automatica.
- Analisi finanziaria: Blackwell può essere utilizzato per l’analisi finanziaria, come la gestione del rischio, il rilevamento delle frodi e l’ottimizzazione del portafoglio.
- Assistenza sanitaria: Blackwell può essere utilizzato per l’assistenza sanitaria, come la diagnosi di malattie, la scoperta di farmaci e il trattamento personalizzato.
Con il continuo sviluppo della tecnologia LLM, le GPU con architettura NVIDIA Blackwell svolgeranno un ruolo importante in più campi, promuovendo l’innovazione e lo sviluppo delle applicazioni di intelligenza artificiale.
L’innovazione continua di NVIDIA
NVIDIA si è sempre impegnata a promuovere il progresso della tecnologia di intelligenza artificiale e il rilascio delle GPU con architettura Blackwell è un’altra prova dei continui sforzi di innovazione di NVIDIA. Migliorando costantemente hardware e software, NVIDIA offre agli utenti soluzioni AI più potenti ed efficienti, aiutandoli a risolvere varie sfide e creare nuovo valore.
Conclusione
Le GPU con architettura NVIDIA Blackwell, grazie alle loro eccezionali prestazioni e alle flessibili capacità di ottimizzazione, sono la scelta ideale per l’inferenza LLM. Offre velocità ed efficienza senza precedenti a vari scenari applicativi, promuovendo il progresso della tecnologia di intelligenza artificiale. Con la continua innovazione di NVIDIA, abbiamo motivo di credere che l’architettura Blackwell svolgerà un ruolo sempre più importante nel campo dell’intelligenza artificiale in futuro.