De wereld van kunstmatige intelligentie (AI) beleeft een revolutie, waarin grote taalmodellen (LLM’s) een cruciale rol spelen. Voor bedrijven en onderzoekers die de kracht van LLM’s willen benutten, is krachtige inferentiecapaciteit essentieel. NVIDIA verlegt opnieuw de grenzen van LLM-inferentie met zijn Blackwell-architectuur GPU’s, en biedt gebruikers ongekende snelheid en efficiëntie.
Blackwell-architectuur: een krachtige engine voor LLM-inferentie
De NVIDIA Blackwell-architectuur GPU’s zijn speciaal ontworpen om AI-workloads te versnellen, met name in de LLM-arena blinken ze uit. Hun krachtige rekenkracht en geoptimaliseerde hardware-architectuur stellen hen in staat om complexe LLM-inferentietaken razendsnel uit te voeren.
NVIDIA heeft onlangs aangekondigd dat NVIDIA DGX B200-nodes, uitgerust met acht NVIDIA Blackwell GPU’s, een snelheid van meer dan 1000 tokens per seconde (TPS) per gebruiker bereikten bij het gebruik van het Llama 4 Maverick-model met 400 miljard parameters. Deze snelheid werd gemeten door de onafhankelijke AI benchmarkingservice Artificial Analysis, wat de uitzonderlijke prestaties van de Blackwell-architectuur verder bevestigt.
Wat is TPS? Simpel gezegd is TPS een cruciale maatstaf voor de LLM-inferentiesnelheid. Het vertegenwoordigt het aantal tokens dat het model per seconde kan genereren. Tokens zijn de basiseenheden van tekst en kunnen woorden, subwoorden of karakters zijn. Hogere TPS betekent snellere responstijden en een vloeiendere gebruikerservaring.
Llama 4 Maverick: de perfecte combinatie van schaal en prestaties
Het Llama 4 Maverick-model is de grootste en krachtigste versie in de Llama 4-serie. Het beschikt over 400 miljard parameters, waardoor het complexe teksten kan begrijpen en genereren en een breed scala aan natuurlijke taalverwerkingstaken kan uitvoeren.
Zo’n enorm model vereist krachtige computerbronnen om effectief te kunnen infereren. De komst van de NVIDIA Blackwell-architectuur GPU’s maakt real-time inferentie met Llama 4 Maverick mogelijk, waardoor nieuwe deuren worden geopend voor diverse toepassingsscenario’s.
NVIDIA beweert ook dat de Blackwell-architectuur in de configuratie met de hoogste doorvoer 72.000 TPS/server kan bereiken. Dit suggereert dat Blackwell niet alleen snelle inferentiesnelheden kan bieden voor individuele gebruikers, maar ook een groot aantal gebruikers tegelijkertijd kan ondersteunen, waardoor aan de behoeften van toepassingen van verschillende groottes wordt voldaan.
Software-optimalisatie: de volledige potentie van Blackwell benutten
Krachtige hardware is slechts de helft van het succes, software-optimalisatie is net zo belangrijk. NVIDIA heeft de LLM-inferentieprestaties van de Blackwell-architectuur verder verbeterd door middel van een reeks software-optimalisatietechnieken.
TensorRT-LLM: een engine voor het versnellen van LLM-inferentie
TensorRT-LLM is een softwarebibliotheek die NVIDIA speciaal heeft ontwikkeld om LLM-inferentie te versnellen. Het maakt gebruik van verschillende optimalisatietechnieken, zoals kwantisering, pruning en kernelfusie, om de rekenbelasting en het geheugengebruik van het model te verminderen, waardoor de inferentiesnelheid wordt verhoogd.
Speculatief decoderen: een versnellingstechnologie voor de toekomst
NVIDIA heeft ook speculatieve decodeertechnologie toegepast, waarbij EAGLE-3 technologie gebruikt wordt om een concept model voor speculatief decoderen te trainen. Speculatief decoderen is een techniek om inferentie te versnellen door te voorspellen welke tokens het model vervolgens zal genereren. Door van tevoren mogelijke tokens te genereren, kan de wachttijd van het model worden verkort, waardoor de algehele inferentiesnelheid toeneemt.
Door TensorRT-LLM en speculatieve decodeertechnologie te combineren, heeft NVIDIA het prestatievermogen van de Blackwell-architectuur met een factor 4 verhoogd, waardoor het momenteel het snelste LLM-inferentieplatform is.
Latentie en doorvoer: Blackwell’s flexibele keuze
In LLM-inferentie zijn latentie en doorvoer twee belangrijke prestatie-indicatoren. Latentie verwijst naar de tijd die het model nodig heeft om een respons te genereren, terwijl doorvoer verwijst naar het aantal verzoeken dat het model per seconde kan verwerken.
Verschillende toepassingsscenario’s vereisen verschillende latentie- en doorvoerspecificaties. In real-time applicaties is een lage latentie bijvoorbeeld cruciaal om ervoor te zorgen dat gebruikers direct een reactie krijgen. In batchverwerkingstoepassingen is een hoge doorvoer belangrijker om ervoor te zorgen dat een groot aantal aanvragen snel kan worden verwerkt.
NVIDIA Blackwell-architectuur GPU’s kunnen de latentie en doorvoer flexibel optimaliseren op basis van verschillende toepassingsbehoeften. Het kan de doorvoer maximaliseren, de doorvoer en latentie in evenwicht brengen, of de latentie voor een enkele gebruiker minimaliseren, waardoor het een ideale keuze is voor een breed scala aan LLM-toepassingsscenario’s.
NVIDIA merkt in een blogpost op: "De meeste generatieve AI-toepassingsscenario’s vereisen een balans tussen doorvoer en latentie om ervoor te zorgen dat veel klanten tegelijkertijd van een ‘goed genoeg’ ervaring kunnen genieten. Voor kritieke toepassingen die snelle, belangrijke beslissingen vereisen, is het minimaliseren van de latentie voor een enkele client echter cruciaal. Zoals blijkt uit de TPS/gebruikersrecords, is Blackwell-hardware de beste keuze voor elke taak - of u nu de doorvoer wilt maximaliseren, de doorvoer en latentie in evenwicht wilt brengen of de latentie voor een enkele gebruiker wilt minimaliseren.”
Kerneloptimalisatie: verfijnde prestatieverbeteringen
Om de prestaties van de Blackwell-architectuur verder te verbeteren, heeft NVIDIA de kernels nauwkeurig geoptimaliseerd. Deze optimalisaties omvatten:
- GEMM-kernel met lage latentie: GEMM (General Matrix Multiplication) is een kernbewerking in LLM-inferentie. NVIDIA heeft meerdere GEMM-kernels met lage latentie geïmplementeerd om de rekentijd te verkorten.
- Kernelfusie: NVIDIA heeft ook verschillende kernelfusietechnieken toegepast, zoals FC13 + SwiGLU, FC_QKV + attn_scaling en AllReduce + RMSnorm. Kernelfusie combineert meerdere bewerkingen tot één bewerking om het geheugengebruik en de rekenoverhead te verminderen.
- FP8-datatypen: Optimalisaties benutten FP8-datatypen voor GEMM-, MoE- en Attention-bewerkingen om de modelgrootte te verkleinen en de hoge FP8-doorvoer van Blackwell Tensor Core-technologie te benutten.
Deze kerneloptimalisaties stellen de Blackwell-architectuur in staat om uitstekende prestaties te leveren met minimale latentie.
Toepassingsscenario’s: de oneindige mogelijkheden van Blackwell
De uitzonderlijke prestaties van de NVIDIA Blackwell-architectuur GPU’s openen nieuwe deuren voor diverse LLM-toepassingsscenario’s. Hier zijn enkele mogelijke toepassingsscenario’s:
- Chatbots: Blackwell kan chatbots snellere responstijden en een vloeiendere gesprekservaring bieden.
- Contentgeneratie: Blackwell kan contentgeneratietaken versnellen, zoals het schrijven van artikelen, het genereren van code en het genereren van afbeeldingen.
- Machinevertaling: Blackwell kan de nauwkeurigheid en snelheid van machinevertaling verbeteren.
- Financiële analyse: Blackwell kan worden gebruikt voor financiële analyse, zoals risicobeheer, fraudedetectie en portfolio-optimalisatie.
- Gezondheidszorg: Blackwell kan worden gebruikt in de gezondheidszorg, zoals ziektediagnose, medicijnontdekking en gepersonaliseerde behandeling.
Naarmate de LLM-technologie zich blijft ontwikkelen, zullen NVIDIA Blackwell-architectuur GPU’s een belangrijke rol spelen in meer gebieden, waardoor de innovatie en ontwikkeling van AI-toepassingen worden gestimuleerd.
NVIDIA’s voortdurende innovatie
NVIDIA zet zich in voor het bevorderen van de vooruitgang van AI-technologie, en de release van de Blackwell-architectuur GPU’s is nog een voorbeeld van NVIDIA’s voortdurende innovatie-inspanningen. Door voortdurend de hardware en software te verbeteren, biedt NVIDIA gebruikers krachtigere en efficiëntere AI-oplossingen, waarmee ze diverse uitdagingen kunnen oplossen en nieuwe waarde kunnen creëren.
Conclusie
NVIDIA Blackwell-architectuur GPU’s zijn, dankzij hun uitstekende prestaties en flexibele optimalisatiemogelijkheden, de ideale keuze voor LLM-inferentie. Het biedt ongekende snelheid en efficiëntie voor verschillende toepassingsscenario’s en bevordert de vooruitgang van AI-technologie. Met NVIDIA’s voortdurende innovatie hebben we alle reden om te geloven dat de Blackwell-architectuur in de toekomst een nog belangrijkere rol zal spelen in de wereld van kunstmatige intelligentie.