A área da inteligência artificial está a viver uma revolução, com os modelos de linguagem grandes (LLM) no centro desta transformação. Para as empresas e investigadores que procuram explorar o poder dos LLM, a capacidade de inferência de alto desempenho é essencial. A NVIDIA, com a sua arquitetura Blackwell de GPUs, está mais uma vez a ultrapassar os limites da inferência LLM, oferecendo aos utilizadores velocidade e eficiência sem precedentes.
Arquitetura Blackwell: O Poderoso Motor da Inferência LLM
As GPUs da arquitetura Blackwell da NVIDIA são projetadas especificamente para acelerar cargas de trabalho de inteligência artificial, especialmente destacando-se na área de LLM. A sua poderosa capacidade de computação e arquitetura de hardware otimizada permitem que ela processe tarefas complexas de inferência LLM a uma velocidade surpreendente.
A NVIDIA anunciou recentemente que um nó NVIDIA DGX B200 equipado com oito GPUs NVIDIA Blackwell, ao usar o modelo Llama 4 Maverick com 400 bilhões de parâmetros, atingiu uma velocidade de mais de 1000 tokens por segundo (TPS) por utilizador. Essa velocidade foi medida pelo serviço independente de benchmark de IA Artificial Analysis, confirmando ainda mais o desempenho superior da arquitetura Blackwell.
Então, o que é TPS? Em suma, o TPS é uma métrica crucial para medir a velocidade de inferência LLM. Representa o número de tokens que o modelo pode gerar por segundo, sendo os tokens as unidades básicas do texto, que podem ser palavras, subpalavras ou caracteres. Um TPS mais alto significa tempos de resposta mais rápidos e uma experiência de utilizador mais fluida.
Llama 4 Maverick: A Combinação Perfeita de Escala e Desempenho
O modelo Llama 4 Maverick é a maior e mais poderosa versão da série Llama 4. Possui 400 bilhões de parâmetros, permitindo que ele compreenda e gere texto complexo e execute várias tarefas de processamento de linguagem natural.
Um modelo tão grande requer poderosos recursos de computação para inferência eficaz. O lançamento das GPUs da arquitetura NVIDIA Blackwell tornou possível a inferência em tempo real do Llama 4 Maverick, abrindo novas portas para diversos cenários de aplicação.
A NVIDIA também afirma que a arquitetura Blackwell, na configuração de taxa de transferência máxima, pode atingir 72.000 TPS/servidor. Isso indica que Blackwell não só pode fornecer velocidade de inferência rápida para utilizadores individuais, mas também suportar um grande número de utilizadores simultaneamente, atendendo às necessidades de aplicações em diferentes escalas.
Otimização de Software: Libertando Todo o Potencial de Blackwell
O poder do hardware é apenas metade do sucesso, a otimização do software é igualmente crucial. A NVIDIA aprimorou ainda mais o desempenho de inferência LLM da arquitetura Blackwell por meio de uma série de tecnologias de otimização de software.
TensorRT-LLM: O Motor para Acelerar a Inferência LLM
TensorRT-LLM é uma biblioteca de software desenvolvida pela NVIDIA especificamente para acelerar a inferência LLM. Utiliza várias técnicas de otimização, como quantização, poda e fusão de kernel, para reduzir a quantidade de computação e utilização de memória do modelo, aumentando assim a velocidade de inferência.
Decodificação Especulativa: Tecnologia de Aceleração para Prever o Futuro
A NVIDIA também empregou a tecnologia de decodificação especulativa, utilizando a tecnologia EAGLE-3 para treinar um modelo de rascunho de decodificação especulativa. A decodificação especulativa é uma tecnologia que acelera a inferência prevendo os tokens que o modelo poderá gerar em seguida. Ao gerar possíveis tokens com antecedência, o tempo de espera do modelo pode ser reduzido, aumentando assim a velocidade geral de inferência.
Ao combinar o TensorRT-LLM e as tecnologias de decodificação especulativa, a NVIDIA aumentou com sucesso o desempenho da arquitetura Blackwell em 4 vezes, tornando-a a plataforma de inferência LLM mais rápida atualmente.
Latência vs. Taxa de Transferência: A Escolha Flexível de Blackwell
Na inferência LLM, a latência e a taxa de transferência são duas métricas de desempenho importantes. A latência refere-se ao tempo que o modelo leva para gerar uma resposta, enquanto a taxa de transferência refere-se ao número de solicitações que o modelo pode processar por segundo.
Diferentes cenários de aplicação têm diferentes requisitos para latência e taxa de transferência. Por exemplo, em aplicações de conversação em tempo real, a baixa latência é crucial para garantir que os utilizadores recebam respostas instantâneas. Em aplicações de processamento em lote, uma alta taxa de transferência é mais importante para garantir que um grande número de solicitações possa ser processado rapidamente.
As GPUs da arquitetura NVIDIA Blackwell podem otimizar de forma flexível a latência e a taxa de transferência de acordo com diferentes necessidades de aplicação. Podem maximizar a taxa de transferência, equilibrar a taxa de transferência e a latência ou minimizar a latência para utilizadores individuais, tornando-as uma escolha ideal para vários cenários de aplicação LLM.
A NVIDIA observou num blog: "A maioria dos cenários de aplicação de IA generativa precisa de equilibrar a taxa de transferência e a latência para garantir que muitos clientes possam desfrutar de uma experiência ‘boa o suficiente’ ao mesmo tempo. No entanto, para aplicações críticas que devem tomar decisões importantes rapidamente, minimizar a latência para um único cliente é crucial. Como demonstrado pelo registo TPS/utilizador, o hardware Blackwell é a melhor escolha para qualquer tarefa - quer precise de maximizar a taxa de transferência, equilibrar a taxa de transferência e a latência ou minimizar a latência para um único utilizador."
Otimização de Kernel: Melhoria de Desempenho Refinada
Para melhorar ainda mais o desempenho da arquitetura Blackwell, a NVIDIA fez uma otimização fina dos seus kernels. Essas otimizações incluem:
- Kernels GEMM de baixa latência: GEMM (Multiplicação de Matriz Geral) é uma operação central na inferência LLM. A NVIDIA implementou vários kernels GEMM de baixa latência para reduzir o tempo de computação.
- Fusão de Kernel: A NVIDIA também aplicou várias tecnologias de fusão de kernel, como FC13 + SwiGLU, FC_QKV + attn_scaling e AllReduce + RMSnorm. A fusão de kernel é a combinação de várias operações numa única operação para reduzir o acesso à memória e a sobrecarga de computação.
- Tipo de dados FP8: A otimização aproveita o tipo de dados FP8 para operações GEMM, MoE e Attention para reduzir o tamanho do modelo e aproveitar ao máximo a alta taxa de transferência FP8 da tecnologia Blackwell Tensor Core.
Essas otimizações de kernel permitem que a arquitetura Blackwell alcance um desempenho superior com latência mínima.
Cenários de Aplicação: As Possibilidades Infinitas de Blackwell
O excelente desempenho das GPUs da arquitetura NVIDIA Blackwell abre novas portas para vários cenários de aplicação LLM. Aqui estão alguns cenários de aplicação possíveis:
- Chatbots: Blackwell pode fornecer chatbots com velocidade de resposta mais rápida e experiência de conversação mais fluida.
- Geração de conteúdo: Blackwell pode acelerar tarefas de geração de conteúdo, como redação de artigos, geração de código e geração de imagens.
- Tradução automática: Blackwell pode melhorar a precisão e a velocidade da tradução automática.
- Análise financeira: Blackwell pode ser usada para análise financeira, como gestão de riscos, deteção de fraudes e otimização de portfólio.
- Cuidados de saúde: Blackwell pode ser usada para cuidados de saúde, como diagnóstico de doenças, descoberta de medicamentos e tratamento personalizado.
Com o desenvolvimento contínuo da tecnologia LLM, as GPUs da arquitetura NVIDIA Blackwell desempenharão um papel importante em mais áreas, impulsionando a inovação e o desenvolvimento de aplicações de inteligência artificial.
A Inovação Contínua da NVIDIA
A NVIDIA está comprometida em impulsionar o progresso da tecnologia de inteligência artificial, e o lançamento das GPUs da arquitetura Blackwell é mais uma demonstração dos esforços contínuos de inovação da NVIDIA. Ao melhorar continuamente o hardware e o software, a NVIDIA fornece aos utilizadores soluções de IA mais poderosas e eficientes para ajudá-los a resolver vários desafios e criar novos valores.
Conclusão
As GPUs da arquitetura NVIDIA Blackwell, com o seu excelente desempenho e capacidade de otimização flexível, são uma escolha ideal para inferência LLM. Fornecem velocidade e eficiência sem precedentes para vários cenários de aplicação, impulsionando o progresso da tecnologia de inteligência artificial. Com a inovação contínua da NVIDIA, temos motivos para acreditar que a arquitetura Blackwell desempenhará um papel ainda mais importante na área da inteligência artificial no futuro.