Bidang kecerdasan buatan sedang mengalami revolusi, dengan model bahasa besar (LLM) menjadi teras transformasi ini. Untuk perniagaan dan penyelidik yang ingin memanfaatkan kuasa LLM, keupayaan inferens berprestasi tinggi adalah penting. NVIDIA, dengan GPU senibina Blackwellnya, sekali lagi memecahkan sempadan inferens LLM, menyediakan pengguna dengan kelajuan dan kecekapan yang belum pernah terjadi sebelumnya.
Senibina Blackwell: Enjin Inferens LLM yang Perkasa
GPU senibina Blackwell NVIDIA direka khusus untuk mempercepatkan beban kerja kecerdasan buatan, terutamanya dalam bidang LLM. Kuasa pengkomputeran yang hebat dan senibina perkakasan yang dioptimumkan membolehkannya memproses tugas inferens LLM yang kompleks pada kelajuan yang menakjubkan.
NVIDIA baru-baru ini mengumumkan bahawa nod NVIDIA DGX B200 yang dilengkapi dengan lapan GPU NVIDIA Blackwell, menggunakan model Llama 4 Maverick dengan 400 bilion parameter, mencapai kelajuan lebih daripada 1000 token per saat (TPS) setiap pengguna. Kelajuan ini diukur oleh perkhidmatan penanda aras AI bebas, Artificial Analysis, yang seterusnya mengesahkan prestasi cemerlang senibina Blackwell.
Jadi, apakah itu TPS? Secara ringkas, TPS ialah metrik utama untuk mengukur kelajuan inferens LLM. Ia mewakili bilangan token yang boleh dijana oleh model sesaat, dan token ialah unit asas teks, yang boleh berupa perkataan, subperkataan atau aksara. TPS yang lebih tinggi bermakna masa tindak balas yang lebih pantas dan pengalaman pengguna yang lebih lancar.
Llama 4 Maverick: Gabungan Sempurna Skala dan Prestasi
Model Llama 4 Maverick ialah versi terbesar dan paling berkuasa dalam siri Llama 4. Ia mempunyai 400 bilion parameter, membolehkannya memahami dan menjana teks yang kompleks dan melaksanakan pelbagai tugas pemprosesan bahasa semula jadi.
Model yang begitu besar memerlukan sumber pengkomputeran yang berkuasa untuk inferens yang berkesan. Kemunculan GPU senibina NVIDIA Blackwell menjadikan inferens masa nyata Llama 4 Maverick mungkin, membuka pintu baharu kepada pelbagai senario aplikasi.
NVIDIA juga mendakwa bahawa senibina Blackwell, dalam konfigurasi keluaran maksimum, boleh mencapai 72,000 TPS/pelayan. Ini menunjukkan bahawa Blackwell bukan sahaja boleh menyediakan kelajuan inferens yang pantas untuk pengguna tunggal, tetapi juga boleh menyokong sejumlah besar pengguna secara serentak, memenuhi keperluan aplikasi pelbagai saiz.
Pengoptimuman Perisian: Membebaskan Potensi Penuh Blackwell
Kuasa perkakasan hanyalah separuh daripada kejayaan, pengoptimuman perisian juga sama pentingnya. NVIDIA meningkatkan lagi prestasi inferens LLM senibina Blackwell melalui satu siri teknik pengoptimuman perisian.
TensorRT-LLM: Enjin untuk Mempercepatkan Inferens LLM
TensorRT-LLM ialah pustaka perisian NVIDIA yang dibangunkan khusus untuk mempercepatkan inferens LLM. Ia menggunakan pelbagai teknik pengoptimuman, seperti kuantisasi, pemangkasan dan penggabungan teras, untuk mengurangkan beban pengiraan dan penggunaan memori model, dengan itu meningkatkan kelajuan inferens.
Nyahkodan Spekulatif: Teknologi Pemecut Masa Depan
NVIDIA juga telah menggunakan teknologi nyahkodan spekulatif, menggunakan teknologi EAGLE-3 untuk melatih model draf nyahkodan spekulatif. Nyahkodan spekulatif ialah teknik untuk mempercepatkan inferens dengan meramalkan token yang mungkin dijana oleh model seterusnya. Dengan menjana token yang mungkin lebih awal, masa menunggu model boleh dikurangkan, dengan itu meningkatkan kelajuan inferens keseluruhan.
Dengan menggabungkan TensorRT-LLM dan teknologi nyahkodan spekulatif, NVIDIA berjaya meningkatkan prestasi senibina Blackwell sebanyak 4 kali ganda, menjadikannya platform inferens LLM terpantas pada masa ini.
Latensi dan Keluaran: Pilihan Fleksibel Blackwell
Dalam inferens LLM, latensi dan keluaran ialah dua metrik prestasi penting. Latensi merujuk kepada masa yang diperlukan untuk model menjana respons, manakala keluaran merujuk kepada bilangan permintaan yang boleh diproses oleh model sesaat.
Senario aplikasi yang berbeza mempunyai keperluan yang berbeza untuk latensi dan keluaran. Contohnya, dalam aplikasi perbualan masa nyata, latensi rendah adalah penting untuk memastikan pengguna mendapat respons segera. Dalam aplikasi pemprosesan kelompok, keluaran tinggi adalah lebih penting untuk memastikan sejumlah besar permintaan dapat diproses dengan cepat.
GPU senibina NVIDIA Blackwell boleh mengoptimumkan latensi dan keluaran secara fleksibel mengikut keperluan aplikasi yang berbeza. Ia boleh memaksimumkan keluaran, mengimbangi keluaran dan latensi, atau mengurangkan latensi pengguna tunggal, menjadikannya pilihan ideal untuk pelbagai senario aplikasi LLM.
NVIDIA menyatakan dalam blognya: "Kebanyakan senario aplikasi AI generatif memerlukan pengimbangan keluaran dan latensi untuk memastikan ramai pelanggan boleh menikmati pengalaman yang ‘cukup baik’ pada masa yang sama. Walau bagaimanapun, untuk aplikasi kritikal yang mesti membuat keputusan penting dengan pantas, meminimumkan latensi pelanggan tunggal adalah penting. Seperti yang ditunjukkan oleh rekod TPS/pengguna, perkakasan Blackwell ialah pilihan terbaik untuk sebarang tugas—sama ada anda perlu memaksimumkan keluaran, mengimbangi keluaran dan latensi, atau meminimumkan latensi pengguna tunggal."
Pengoptimuman Teras: Peningkatan Prestasi yang Halus
Untuk meningkatkan lagi prestasi senibina Blackwell, NVIDIA telah membuat pengoptimuman halus pada terasnya. Pengoptimuman ini termasuk:
- Teras GEMM Latensi Rendah: GEMM (Pendaraban Matriks Umum) ialah operasi teras dalam inferens LLM. NVIDIA telah melaksanakan pelbagai teras GEMM latensi rendah untuk mengurangkan masa pengiraan.
- Penggabungan Teras: NVIDIA juga telah menggunakan pelbagai teknik penggabungan teras, seperti FC13 + SwiGLU, FC_QKV + attn_scaling dan AllReduce + RMSnorm. Penggabungan teras ialah menggabungkan beberapa operasi menjadi satu operasi, untuk mengurangkan akses memori dan kos pengiraan.
- Jenis Data FP8: Pengoptimuman menggunakan jenis data FP8 untuk operasi GEMM, MoE dan Perhatian, untuk mengurangkan saiz model, dan memanfaatkan sepenuhnya keluaran FP8 tinggi Teknologi Teras Tensor Blackwell.
Pengoptimuman teras ini membolehkan senibina Blackwell mencapai prestasi cemerlang dengan latensi minimum.
Senario Aplikasi: Kemungkinan Blackwell yang Tidak Terhingga
Prestasi cemerlang GPU senibina NVIDIA Blackwell membuka pintu baharu kepada pelbagai senario aplikasi LLM. Berikut ialah beberapa senario aplikasi yang mungkin:
- Chatbot: Blackwell boleh menyediakan chatbot dengan kelajuan tindak balas yang lebih pantas dan pengalaman perbualan yang lebih lancar.
- Penjana Kandungan: Blackwell boleh mempercepatkan tugas penjanaan kandungan, seperti penulisan artikel, penjanaan kod dan penjanaan imej.
- Terjemahan Mesin: Blackwell boleh meningkatkan ketepatan dan kelajuan terjemahan mesin.
- Analisis Kewangan: Blackwell boleh digunakan untuk analisis kewangan, seperti pengurusan risiko, pengesanan penipuan dan pengoptimuman portfolio.
- Penjagaan Kesihatan: Blackwell boleh digunakan untuk penjagaan kesihatan, seperti diagnosis penyakit, penemuan ubat dan rawatan peribadi.
Dengan perkembangan berterusan teknologi LLM, GPU senibina NVIDIA Blackwell akan memainkan peranan penting dalam lebih banyak bidang, memacu inovasi dan pembangunan aplikasi kecerdasan buatan.
Inovasi Berterusan NVIDIA
NVIDIA komited untuk memajukan teknologi kecerdasan buatan, dan keluaran GPU senibina Blackwell ialah satu lagi bukti usaha inovasi berterusan NVIDIA. Dengan sentiasa menambah baik perkakasan dan perisian, NVIDIA menyediakan pengguna dengan penyelesaian AI yang lebih berkuasa dan cekap, membantu mereka menyelesaikan pelbagai cabaran dan mencipta nilai baharu.
Kesimpulan
GPU senibina NVIDIA Blackwell, dengan prestasi cemerlang dan keupayaan pengoptimuman yang fleksibel, ialah pilihan ideal untuk inferens LLM. Ia menyediakan kelajuan dan kecekapan yang belum pernah terjadi sebelumnya untuk pelbagai senario aplikasi, memacu kemajuan teknologi kecerdasan buatan. Dengan inovasi berterusan NVIDIA, kami mempunyai alasan untuk percaya bahawa senibina Blackwell akan memainkan peranan yang lebih penting dalam bidang kecerdasan buatan masa depan.