Искусственный интеллект переживает революцию, в которой ключевую роль играют большие языковые модели (LLM). Высокопроизводительные возможности вывода критически важны для предприятий и исследователей, стремящихся использовать возможности LLM. NVIDIA, благодаря своей архитектуре Blackwell GPU, вновь расширяет границы логического вывода LLM, предоставляя пользователям беспрецедентную скорость и эффективность.
Архитектура Blackwell: Мощный двигатель для логического вывода LLM
GPU NVIDIA с архитектурой Blackwell разработаны специально для ускорения рабочих нагрузок искусственного интеллекта, особенно в области LLM. Их мощные вычислительные возможности и оптимизированная аппаратная архитектура позволяют им с поразительной скоростью обрабатывать сложные задачи логического вывода LLM.
NVIDIA недавно объявила, что узел NVIDIA DGX B200, оснащенный восемью графическими процессорами NVIDIA Blackwell, достиг скорости более 1000 токенов в секунду (TPS) на пользователя при использовании модели Llama 4 Maverick с 400 миллиардами параметров. Эта скорость была измерена независимой службой тестирования AI Artificial Analysis, что еще раз подтверждает исключительную производительность архитектуры Blackwell.
Итак, что такое TPS? Проще говоря, TPS - это ключевой показатель измерения скорости логического вывода LLM. Он указывает количество токенов, которое модель может генерировать в секунду. Токены - это основные единицы текста, которые могут быть словами, подсловами или символами. Более высокий TPS означает более быстрое время отклика и более удобный пользовательский интерфейс.
Llama 4 Maverick: Идеальное сочетание масштаба и производительности
Модель Llama 4 Maverick - самая большая и мощная версия в семействе Llama 4. Она имеет 400 миллиардов параметров, что позволяет ей понимать и генерировать сложный текст, а также выполнять различные задачи обработки естественного языка.
Такой огромной модели требуются мощные вычислительные ресурсы для эффективного логического вывода. Появление GPU NVIDIA с архитектурой Blackwell делает возможным логический вывод Llama 4 Maverick в реальном времени, открывая новые возможности для различных сценариев применения.
NVIDIA также заявляет, что архитектура Blackwell в конфигурации с максимальной пропускной способностью может достигать 72 000 TPS на сервер. Это показывает, что Blackwell может не только обеспечивать высокую скорость логического вывода для отдельного пользователя, но и одновременно поддерживать большое количество пользователей, удовлетворяя потребности приложений различных масштабов.
Оптимизация программного обеспечения: Раскрытие всего потенциала Blackwell
Мощное оборудование - это только половина успеха, оптимизация программного обеспечения также имеет решающее значение. NVIDIA с помощью ряда технологий оптимизации программного обеспечения еще больше повысила производительность логического вывода LLM архитектуры Blackwell.
TensorRT-LLM: Движок для ускорения логического вывода LLM
TensorRT-LLM - это библиотека программного обеспечения, разработанная NVIDIA специально для ускорения логического вывода LLM. Она использует различные методы оптимизации, такие как квантование, обрезка и слияние ядер, для уменьшения вычислительной нагрузки и объема памяти модели, тем самым повышая скорость логического вывода.
Спекулятивное декодирование: Технология ускорения, предсказывающая будущее
NVIDIA также внедрила технологию спекулятивного декодирования, используя технологию EAGLE-3 для обучения модели черновика спекулятивного декодирования. Спекулятивное декодирование - это технология ускорения логического вывода путем прогнозирования токенов, которые модель может сгенерировать на следующем шаге. Предварительное создание возможных токенов позволяет сократить время ожидания модели, тем самым повышая общую скорость логического вывода.
Благодаря сочетанию TensorRT-LLM и методов спекулятивного декодирования NVIDIA успешно увеличила производительность архитектуры Blackwell в 4 раза, что делает ее самой быстрой платформой логического вывода LLM на данный момент.
Задержка и пропускная способность: Гибкий выбор от Blackwell
В логическом выводе LLM задержка и пропускная способность являются двумя важными показателями производительности. Задержка - это время, необходимое модели для генерации ответа, а пропускная способность - это количество запросов, которое модель может обрабатывать в секунду.
Различные сценарии применения предъявляют различные требования к задержке и пропускной способности. Например, в приложениях для общения в реальном времени низкая задержка имеет решающее значение для обеспечения немедленного ответа пользователю. В приложениях для пакетной обработки более важна высокая пропускная способность, чтобы обеспечить быструю обработку большого количества запросов.
GPU NVIDIA с архитектурой Blackwell может гибко оптимизировать задержку и пропускную способность в соответствии с различными потребностями приложений. Он может максимально увеличить пропускную способность, сбалансировать пропускную способность и задержку или свести к минимуму задержку отдельного пользователя, что делает его идеальным выбором для различных сценариев применения LLM.
NVIDIA отмечает в своем блоге: "Большинство сценариев генеративного AI требуют баланса между пропускной способностью и задержкой, чтобы гарантировать, что многие клиенты могут одновременно пользоваться "достаточно хорошим" опытом. Однако для критически важных приложений, которые должны быстро принимать важные решения, крайне важно минимизировать задержку одного клиента. Как показывают записи TPS/пользователь, оборудование Blackwell - лучший выбор для любой задачи, независимо от того, нужно ли вам максимально увеличить пропускную способность, сбалансировать пропускную способность и задержку или минимизировать задержку отдельного пользователя."
Оптимизация ядра: Тщательная настройка для повышения производительности
Чтобы еще больше повысить производительность архитектуры Blackwell, NVIDIA провела тонкую оптимизацию своих ядер. Эти оптимизации включают в себя:
- Ядра GEMM с низкой задержкой: GEMM (General Matrix Multiplication) - это основная операция в логическом выводе LLM. NVIDIA реализовала несколько ядер GEMM с низкой задержкой, чтобы сократить время вычислений.
- Слияние ядер: NVIDIA также применила различные методы слияния ядер, такие как FC13 + SwiGLU, FC_QKV + attn_scaling и AllReduce + RMSnorm. Слияние ядер - это объединение нескольких операций в одну операцию для уменьшения доступа к памяти и вычислительных затрат.
- Тип данных FP8: Оптимизация использования типа данных FP8 дляGEMM, MoE и операций внимания для уменьшения размера модели и полного использования высокой пропускной способности FP8 в технологии Blackwell Tensor Core.
Эти оптимизации ядра позволяют архитектуре Blackwell обеспечивать превосходную производительность с минимальной задержкой.
Сценарии применения: Безграничные возможности Blackwell
Превосходная производительность GPU NVIDIA с архитектурой Blackwell открывает новые возможности для различных сценариев применения LLM. Вот некоторые возможные сценарии применения:
- Чат-боты: Blackwell может обеспечить чат-ботам более быстрое время отклика и более удобный диалог.
- Генерация контента: Blackwell может ускорить задачи генерации контента, такие как написание статей, генерация кода и генерация изображений.
- Машинный перевод: Blackwell может повысить точность и скорость машинного перевода.
- Финансовый анализ: Blackwell можно использовать для финансового анализа, такого как управление рисками, обнаружение мошенничества и оптимизация портфеля.
- Здравоохранение: Blackwell можно использовать в здравоохранении, например, для диагностики заболеваний, открытия лекарств и персонализированного лечения.
С постоянным развитием технологий LLM, GPU NVIDIA с архитектурой Blackwell будут играть важную роль во многих областях, способствуя инновациям и развитию приложений искусственного интеллекта.
Постоянные инновации NVIDIA
NVIDIA всегда стремилась продвигать прогресс в области искусственного интеллекта, и выпуск GPU с архитектурой Blackwell является еще одним примером постоянных инновационных усилий NVIDIA. Постоянно совершенствуя оборудование и программное обеспечение, NVIDIA предоставляет пользователям более мощные и эффективные решения AI, помогая им решать различные задачи и создавать новую ценность.
Заключение
GPU NVIDIA с архитектурой Blackwell, благодаря своей превосходной производительности и гибким возможностям оптимизации, является идеальным выбором для логического вывода LLM. Он обеспечивает беспрецедентную скорость и эффективность для различных сценариев применения, способствуя прогрессу в области искусственного интеллекта. Благодаря постоянным инновациям NVIDIA, мы имеем все основания полагать, что архитектура Blackwell будет играть еще более важную роль в будущем искусственного интеллекта.