人工知能の分野は革命の真っ只中にあり、大規模言語モデル（LLM）がその変革の中心となっています。 LLMの力を活用したい企業や研究者にとって、高性能な推論能力は非常に重要です。 NVIDIAは、BlackwellアーキテクチャのGPUにより、再びLLM推論の限界を打ち破り、前例のない速度と効率をユーザーに提供します。
Blackwellアーキテクチャ：LLM推論のための強力なエンジン
NVIDIAのBlackwellアーキテクチャGPUは、人工知能のワークロード、特にLLM分野での加速を目的として設計されています。 その強力な計算能力と最適化されたハードウェアアーキテクチャにより、複雑なLLM推論タスクを驚異的な速度で処理できます。
NVIDIAは最近、8つのNVIDIA Blackwell GPUを搭載したNVIDIA DGX B200ノードが、4000億のパラメータを持つLlama 4 Maverickモデルを使用した場合に、1ユーザーあたり毎秒1000トークン（TPS）を超える速度を実現したと発表しました。 この速度は、独立したAIベンチマークテストサービスであるArtificial Analysisによって測定され、Blackwellアーキテクチャの卓越したパフォーマンスをさらに裏付けています。
では、TPSとは何でしょうか？ 簡単に言うと、TPSはLLM推論速度を測る重要な指標です。 これは、モデルが1秒あたりに生成できるトークンの数を表します。トークンはテキストの基本的な単位であり、単語、サブワード、または文字である可能性があります。 TPSが高いほど、応答時間が短縮され、ユーザーエクスペリエンスがよりスムーズになります。
Llama 4 Maverick：規模と性能の完璧な組み合わせ
Llama 4 Maverickモデルは、Llama 4シリーズの中で最大かつ最も強力なバージョンです。 4000億個のパラメータを持ち、複雑なテキストを理解して生成し、さまざまな自然言語処理タスクを実行できます。
これほど巨大なモデルを効果的に推論するには、強力な計算リソースが必要です。 NVIDIA BlackwellアーキテクチャGPUの登場により、Llama 4 Maverickのリアルタイム推論が可能になり、さまざまなアプリケーションシナリオへの新たな扉が開かれました。
NVIDIAはまた、Blackwellアーキテクチャは最大スループット構成で72,000 TPS/サーバーに達する可能性があると主張しています。 これは、Blackwellが単一のユーザーに高速な推論速度を提供するだけでなく、多数のユーザーを同時にサポートし、さまざまな規模のアプリケーションニーズを満たすことができることを示唆しています。
ソフトウェア最適化：Blackwellのすべての可能性を解き放つ
ハードウェアの性能は成功の半分に過ぎず、ソフトウェアの最適化も同様に重要です。 NVIDIAは、一連のソフトウェア最適化技術を通じて、BlackwellアーキテクチャのLLM推論性能をさらに向上させました。
TensorRT-LLM：LLM推論を加速するエンジン
TensorRT-LLMは、NVIDIAがLLM推論を加速するために特別に開発したソフトウェアライブラリです。 量子化、プルーニング、カーネル融合などのさまざまな最適化技術を利用して、モデルの計算量とメモリ使用量を削減し、推論速度を向上させます。
投機的デコード：未来を予測する加速技術
NVIDIAは、EAGLE-3技術でトレーニングされた投機的デコードドラフトモデルを使用して、投機的デコード技術も採用しました。 投機的デコードとは、モデルが次に生成する可能性のあるトークンを予測することで推論を高速化する技術です。 可能なトークンを事前に生成することで、モデルの待機時間を短縮し、全体的な推論速度を向上させることができます。
TensorRT-LLMと投機的デコード技術を組み合わせることで、NVIDIAはBlackwellアーキテクチャの性能を4倍に向上させることに成功し、現在最速のLLM推論プラットフォームとなっています。
レイテンシとスループット：Blackwellの柔軟な選択
LLM推論では、レイテンシとスループットは2つの重要な性能指標です。 レイテンシとは、モデルが応答を生成するために必要な時間であり、スループットとは、モデルが1秒あたりに処理できるリクエストの数です。
アプリケーションシナリオによって、レイテンシとスループットの要件は異なります。 たとえば、リアルタイムの対話アプリケーションでは、ユーザーが即座に応答を得られるように、低レイテンシが非常に重要です。 一方、バッチ処理アプリケーションでは、大量のリクエストを迅速に処理できるように、高いスループットがより重要です。
NVIDIA BlackwellアーキテクチャGPUは、さまざまなアプリケーションニーズに応じて、レイテンシとスループットを柔軟に最適化できます。 スループットを最大化したり、スループットとレイテンシのバランスを取ったり、単一ユーザーのレイテンシを最小限に抑えたりできるため、さまざまなLLMアプリケーションシナリオに最適です。
NVIDIAはブログで、次のように述べています。「ほとんどの生成AIアプリケーションシナリオでは、多くの顧客が同時に『十分に良い』体験を享受できるように、スループットとレイテンシのバランスを取る必要があります。 ただし、迅速に重要な意思決定を行う必要がある重要なアプリケーションでは、単一クライアントのレイテンシを最小限に抑えることが不可欠です。 TPS/ユーザーの記録が示すように、Blackwellハードウェアは、スループットを最大化する必要があるか、スループットとレイテンシのバランスを取る必要があるか、単一ユーザーのレイテンシを最小限に抑える必要があるかに関わらず、あらゆるタスクに最適な選択肢です。」
カーネル最適化：精巧に作り込まれた性能向上
Blackwellアーキテクチャの性能をさらに向上させるために、NVIDIAはそのカーネルを精巧に最適化しました。 これらの最適化には以下が含まれます。
- 低レイテンシGEMMカーネル： GEMM（汎用行列乗算）は、LLM推論における中心的な操作です。 NVIDIAは、計算時間を短縮するために、複数の低レイテンシGEMMカーネルを実装しました。
- カーネル融合： NVIDIAはまた、FC13 + SwiGLU、FC_QKV + attn_scaling、AllReduce + RMSnormなど、さまざまなカーネル融合技術を適用しました。 カーネル融合とは、複数の操作を1つの操作に結合して、メモリアクセスと計算オーバーヘッドを削減することです。
- FP8データ型： GEMM、MoE、およびAttention演算にFP8データ型を利用するように最適化し、モデルのサイズを縮小し、Blackwell Tensor Coreテクノロジーの高いFP8スループットを最大限に活用します。
これらのカーネル最適化により、Blackwellアーキテクチャは最小限のレイテンシで卓越した性能を実現できます。
アプリケーションシナリオ：Blackwellの無限の可能性
NVIDIA BlackwellアーキテクチャGPUの卓越した性能は、さまざまなLLMアプリケーションシナリオへの新たな扉を開きます。 以下に、考えられるアプリケーションシナリオをいくつか示します。
- チャットボット： Blackwellは、チャットボットに高速な応答速度とよりスムーズな対話体験を提供できます。
- コンテンツ生成： Blackwellは、記事の作成、コード生成、画像生成などのコンテンツ生成タスクを高速化できます。
- 機械翻訳： Blackwellは、機械翻訳の精度と速度を向上させることができます。
- 金融分析： Blackwellは、リスク管理、不正検出、ポートフォリオ最適化などの金融分析に使用できます。
- ヘルスケア： Blackwellは、疾患の診断、創薬、個別化医療などのヘルスケアに使用できます。
LLM技術の継続的な発展に伴い、NVIDIA BlackwellアーキテクチャGPUは、より多くの分野で重要な役割を果たし、人工知能アプリケーションの革新と発展を推進します。
NVIDIAの継続的なイノベーション
NVIDIAは、常に人工知能技術の進歩に尽力しており、BlackwellアーキテクチャGPUのリリースは、NVIDIAの継続的なイノベーションの取り組みを示すもう1つの例です。 NVIDIAは、ハードウェアとソフトウェアを継続的に改善することにより、ユーザーに、より強力で効率的なAIソリューションを提供し、さまざまな課題の解決を支援し、新たな価値を創造します。
結論
NVIDIA BlackwellアーキテクチャGPUは、その卓越した性能と柔軟な最適化能力により、LLM推論に最適な選択肢となっています。 あらゆるアプリケーションシナリオに前例のない速度と効率を提供し、人工知能技術の進歩を推進します。 NVIDIAの継続的なイノベーションに伴い、Blackwellアーキテクチャが将来の人工知能分野でより重要な役割を果たすと信じる理由があります。