Obszar sztucznej inteligencji przechodzi rewolucję, a duże modele językowe (LLM) stanowią jej rdzeń. Dla firm i badaczy, którzy chcą wykorzystać moc LLM, wysokowydajne możliwości wnioskowania są kluczowe. NVIDIA, dzięki architekturze Blackwell w swoich GPU, po raz kolejny przekracza granice wnioskowania LLM, oferując użytkownikom niespotykaną dotąd szybkość i wydajność.
Architektura Blackwell: Potężny silnik wnioskowania LLM
GPU o architekturze NVIDIA Blackwell zostały specjalnie zaprojektowane w celu przyspieszenia obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją, szczególnie w dziedzinie LLM, w której wyróżniają się. Ich potężna moc obliczeniowa i zoptymalizowana architektura sprzętowa pozwalają im przetwarzać złożone zadania wnioskowania LLM z niesamowitą szybkością.
NVIDIA ogłosiła niedawno, że węzeł NVIDIA DGX B200, wyposażony w osiem GPU NVIDIA Blackwell, osiągnął prędkość ponad 1000 tokenów na sekundę (TPS) na użytkownika podczas korzystania z modelu Llama 4 Maverick z 400 miliardami parametrów. Szybkość ta, mierzona przez niezależną usługę testowania AI Artificial Analysis, dodatkowo potwierdza wyjątkową wydajność architektury Blackwell.
Czym więc jest TPS? Mówiąc najprościej, TPS jest kluczowym wskaźnikiem pomiaru prędkości wnioskowania LLM. Reprezentuje liczbę tokenów, którą model jest w stanie wygenerować na sekundę. Tokeny są podstawowymi jednostkami tekstu i mogą być słowami, pod-słowami lub znakami. Wyższy TPS oznacza szybszy czas odpowiedzi i płynniejsze wrażenia użytkownika.
Llama 4 Maverick: Idealne połączenie skali i wydajności
Model Llama 4 Maverick jest największą i najpotężniejszą wersją w serii Llama 4. Posiada 400 miliardów parametrów, co pozwala mu rozumieć i generować złożony tekst oraz wykonywać różne zadania przetwarzania języka naturalnego.
Tak ogromny model wymaga potężnych zasobów obliczeniowych, aby móc efektywnie wnioskować. Pojawienie się GPU o architekturze NVIDIA Blackwell umożliwiło wnioskowanie w czasie rzeczywistym dla modelu Llama 4 Maverick, otwierając nowe drzwi dla różnych scenariuszy zastosowań.
NVIDIA twierdzi również, że architektura Blackwell w konfiguracji o najwyższej przepustowości może osiągnąć 72 000 TPS na serwer. Oznacza to, że Blackwell może nie tylko zapewnić szybkie prędkości wnioskowania dla pojedynczych użytkowników, ale także obsługiwać dużą liczbę użytkowników jednocześnie, zaspokajając potrzeby aplikacji o różnej skali.
Optymalizacja oprogramowania: Uwolnienie pełnego potencjału Blackwell
Potęga sprzętu to tylko połowa sukcesu, optymalizacja oprogramowania jest równie ważna. NVIDIA, dzięki szeregowi technik optymalizacji oprogramowania, dodatkowo poprawiła wydajność wnioskowania LLM w architekturze Blackwell.
TensorRT-LLM: Silnik przyspieszający wnioskowanie LLM
TensorRT-LLM to biblioteka oprogramowania opracowana przez NVIDIA specjalnie w celu przyspieszenia wnioskowania LLM. Wykorzystuje różne techniki optymalizacji, takie jak kwantyzacja, przycinanie i fuzja jądra, aby zmniejszyć obciążenie obliczeniowe i zajętość pamięci modelu, a tym samym zwiększyć prędkość wnioskowania.
Dekodowanie spekulacyjne: Technologia przyspieszająca przyszłość
NVIDIA zastosowała również technologię dekodowania spekulacyjnego, wykorzystując technologię EAGLE-3 do przeszkolenia roboczego modelu dekodowania spekulacyjnego. Dekodowanie spekulacyjne to technika przyspieszania wnioskowania poprzez przewidywanie tokenów, które model może wygenerować w następnym kroku. Dzięki wcześniejszemu generowaniu możliwych tokenów można skrócić czas oczekiwania modelu, a tym samym poprawić ogólną prędkość wnioskowania.
Łącząc TensorRT-LLM i techniki dekodowania spekulacyjnego, NVIDIA z powodzeniem zwiększyła wydajność architektury Blackwell czterokrotnie, czyniąc ją obecnie najszybszą platformą wnioskowania LLM.
Opóźnienie i przepustowość: Elastyczny wybór Blackwell
W wnioskowaniu LLM opóźnienie i przepustowość są dwoma ważnymi wskaźnikami wydajności. Opóźnienie to czas potrzebny modelowi na wygenerowanie odpowiedzi, podczas gdy przepustowość to liczba żądań, którą model jest w stanie obsłużyć na sekundę.
Różne scenariusze zastosowań mają różne wymagania dotyczące opóźnień i przepustowości. Na przykład w aplikacjach rozmów w czasie rzeczywistym niskie opóźnienia są kluczowe, aby zapewnić użytkownikom natychmiastowe odpowiedzi. Z kolei w aplikacjach do przetwarzania wsadowego ważniejsza jest wysoka przepustowość, aby szybko przetwarzać dużą liczbę żądań.
GPU o architekturze NVIDIA Blackwell mogą elastycznie optymalizować opóźnienie i przepustowość w oparciu o różne potrzeby aplikacyjne. Mogą maksymalizować przepustowość, równoważyć przepustowość i opóźnienie lub minimalizować opóźnienie dla pojedynczych użytkowników, co czyni je idealnym wyborem dla różnych scenariuszy zastosowań LLM.
NVIDIA zauważa w poście na blogu: “Większość scenariuszy generatywnych aplikacji AI wymaga zrównoważenia przepustowości i opóźnienia, aby zapewnić wielu klientom jednoczesną przyjemność z ‘wystarczająco dobrego’ doświadczenia. Jednak w przypadku krytycznych aplikacji, w których trzeba szybko podejmować ważne decyzje, minimalizacja opóźnienia pojedynczego klienta jest najważniejsza. Jak wskazują rekordy TPS na użytkownika, sprzęt Blackwell jest najlepszym wyborem do każdego zadania - niezależnie od tego, czy potrzebujesz zmaksymalizować przepustowość, zrównoważyć przepustowość i opóźnienie, czy zminimalizować opóźnienie pojedynczego użytkownika”.
Optymalizacja jądra: Drobiazgowe ulepszenia wydajności
Aby jeszcze bardziej poprawić wydajność architektury Blackwell, NVIDIA drobiazgowo zoptymalizowała swoje jądra. Optymalizacje te obejmują:
- Jądra GEMM o niskim opóźnieniu: GEMM (Ogólne mnożenie macierzy) jest podstawową operacją we wnioskowaniu LLM. NVIDIA wdrożyła wiele jądra GEMM o niskim opóźnieniu, aby skrócić czas obliczeń.
- Fuzja jądra: NVIDIA zastosowała również różne techniki fuzji jądra, takie jak FC13 + SwiGLU, FC_QKV + attn_scaling i AllReduce + RMSnorm. Fuzja jądra to łącznie wielu operacji w jedną operację, aby zmniejszyć dostęp do pamięci i narzut obliczeniowy.
- Typ danych FP8: Optymalizacja wykorzystuje typ danych FP8 do operacji GEMM, MoE i Attention, aby zmniejszyć rozmiar modelu i w pełni wykorzystać wysoką przepustowość Blackwell Tensor Core dla FP8.
Optymalizacje te pozwalają architekturze Blackwell osiągnąć wyjątkową wydajność z minimalnym opóźnieniem.
Scenariusze zastosowań: Nieskończone możliwości Blackwell
Wyjątkowa wydajność GPU o architekturze NVIDIA Blackwell otwiera nowe drzwi dla różnych scenariuszy zastosowań LLM. Oto niektóre możliwe scenariusze:
- Chatboty: Blackwell może zapewnić chatbotom szybsze czasy odpowiedzi i płynniejsze interakcje.
- Generowanie treści: Blackwell może przyspieszyć zadania generowania treści, takie jak pisanie artykułów, generowanie kodu i generowanie obrazów.
- Tłumaczenie maszynowe: Blackwell może poprawić dokładność i szybkość tłumaczenia maszynowego.
- Analiza finansowa: Blackwell może być wykorzystywany do analizy finansowej, takiej jak zarządzanie ryzykiem, wykrywanie oszustw i optymalizacja portfela.
- Opieka zdrowotna: Blackwell może być wykorzystywany w opiece zdrowotnej, takiej jak diagnozowanie chorób, odkrywanie leków i spersonalizowane leczenie.
Wraz z dalszym rozwojem technologii LLM GPU o architekturze NVIDIA Blackwell odegrają ważną rolę w większej liczbie dziedzin, napędzając innowacje i rozwój aplikacji AI.
Ciągłe innowacje NVIDIA
NVIDIA zawsze angażowała się w postęp technologii sztucznej inteligencji, a wydanie GPU o architekturze Blackwell jest kolejnym przykładem ciągłych starań NVIDIA w zakresie innowacji. Poprzez ciągłe ulepszanie sprzętu i oprogramowania, NVIDIA zapewnia użytkownikom potężniejsze i wydajniejsze rozwiązania AI, pomagając im radzić sobie z różnymi wyzwaniami i tworzyć nową wartość.
Wniosek
GPU o architekturze NVIDIA Blackwell, dzięki swojej wyjątkowej wydajności i elastycznym możliwościom optymalizacji, są idealnym wyborem do wnioskowania LLM. Zapewniają one bezprecedensową prędkość i wydajność w różnych scenariuszach zastosowań, napędzając postęp technologii sztucznej inteligencji. Wraz z ciągłymi innowacjami NVIDIA mamy powody, by wierzyć, że architektura Blackwell odegra jeszcze ważniejszą rolę w dziedzinie sztucznej inteligencji w przyszłości.