Sekta ya akili bandia inakumbwa na mapinduzi, huku miundo mikuu ya lugha (LLM) ikichukua nafasi muhimu katika mabadiliko haya. Uwezo wa juu wa utendaji wa uigaji ni muhimu kwa mashirika na watafiti wanaotaka kutumia nguvu za LLM. NVIDIA, kupitia usanifu wake wa GPU wa Blackwell, imevunja tena mipaka ya uigaji wa LLM, na kuwapa watumiaji kasi na ufanisi usio na kifani.
Usanifu wa Blackwell: Injini Imara ya Uigaji wa LLM
GPU za usanifu wa NVIDIA Blackwell zimeundwa mahsusi ili kuharakisha mzigo wa kazi wa akili bandia, haswa katika uwanja wa LLM. Uwezo wake wa nguvu wa kompyuta na usanifu wa vifaa ulioboreshwa huwezesha kushughulikia kazi ngumu za uigaji wa LLM kwa kasi ya kushangaza.
Hivi majuzi, NVIDIA ilitangaza kuwa nodi za NVIDIA DGX B200 zilizo na GPU nane za NVIDIA Blackwell, zilifikia kasi ya zaidi ya tokeni 1000 kwa sekunde (TPS) kwa kila mtumiaji wakati wa kutumia modeli ya Llama 4 Maverick yenye vigezo bilioni 400. Kasi hii ilipimwa na huduma huru ya majaribio ya AI, Artificial Analysis, na kuthibitisha zaidi utendaji bora wa usanifu wa Blackwell.
Basi, TPS ni nini? Kwa kifupi, TPS ni kipimo muhimu cha kasi ya uigaji wa LLM. Inaashiria idadi ya tokeni ambazo modeli inaweza kutoa kwa sekunde, ambapo tokeni ni kitengo cha msingi cha maandishi, ambazo zinaweza kuwa maneno, vipande vya maneno, au herufi. TPS ya juu zaidi inamaanisha nyakati za majibu haraka na uzoefu mzuri wa mtumiaji.
Llama 4 Maverick: Mchanganyiko Mzuri wa Ukubwa na Utendaji
Modeli ya Llama 4 Maverick ndio toleo kubwa zaidi na lenye nguvu zaidi katika safu ya Llama 4. Ina vigezo bilioni 400, na kuifanya iweze kuelewa na kutoa maandishi tata na kutekeleza majukumu anuwai ya usindikaji wa lugha asilia.
Modeli kubwa sana kama hiyo inahitaji rasilimali kubwa za kompyuta ili kufanya uigaji bora. Ujio wa GPU za usanifu wa NVIDIA Blackwell umewezesha uigaji wa wakati halisi wa Llama 4 Maverick, kufungua milango mipya kwa matukio anuwai ya programu.
NVIDIA pia inadai kuwa usanifu wa Blackwell, katika usanidi wa juu zaidi wa upitishaji, unaweza kufikia TPS 72,000 / seva. Hii inaonyesha kuwa Blackwell haiwezi tu kutoa kasi ya haraka ya uigaji kwa mtumiaji mmoja, lakini inaweza pia kusaidia idadi kubwa ya watumiaji wakati huo huo, na hivyo kukidhi mahitaji ya programu za saizi tofauti.
Uboreshaji wa Programu: Kutoa Uwezo Kamili wa Blackwell
Uwezo wa vifaa ni nusu tu ya mafanikio; uboreshaji wa programu pia ni muhimu sana. NVIDIA, kupitia safu ya teknolojia za uboreshaji wa programu, imeimarisha zaidi utendaji wa uigaji wa LLM wa usanifu wa Blackwell.
TensorRT-LLM: Injini ya Kuharakisha Uigaji wa LLM
TensorRT-LLM ni maktaba ya programu iliyoandaliwa mahsusi na NVIDIA ili kuharakisha uigaji wa LLM. Hutumia teknolojia anuwai za uboreshaji, kama vile upimaji, kupunguza, na muunganiko wa kernel, ili kupunguza kiwango cha kompyuta na kumbukumbu cha modeli, na hivyo kuongeza kasi ya uigaji.
Usimbaji Fikia: Teknolojia ya Kuharakisha ya Kutazamia Mbeleni
NVIDIA pia imepitisha teknolojia ya usimbaji fikia, kwa kutumia teknolojia ya EAGLE-3 kufunza modeli ya rasimu ya usimbaji fikia. Usimbaji fikia ni teknolojia inayoharakisha uigaji kwa kubashiri tokeni ambazo modeli inaweza kutoa hatua inayofuata. Kwa kutoa tokeni zinazowezekana mapema, muda wa kusubiri wa modeli unaweza kupunguzwa, nahivyo kuongeza kasi ya jumla ya uigaji.
Kwa kuchanganya TensorRT-LLM na teknolojia za usimbaji fikia, NVIDIA imefanikiwa kuboresha utendaji wa usanifu wa Blackwell kwa mara 4, na kuifanya kuwa jukwaa la haraka zaidi la uigaji wa LLM hivi sasa.
Muda wa Kuchelewa na Utendaji: Chaguo Kubadilika la Blackwell
Katika uigaji wa LLM, muda wa kuchelewa na utendaji ni vipimo viwili muhimu vya utendaji. Muda wa kuchelewa ni muda unaohitajika kwa modeli kutoa majibu, wakati utendaji ni idadi ya maombi ambayo modeli inaweza kushughulikia kwa sekunde.
Matukio tofauti ya programu yana mahitaji tofauti kwa muda wa kuchelewa na utendaji. Kwa mfano, katika programu za mazungumzo ya wakati halisi, muda mdogo wa kuchelewa ni muhimu sana ili kuhakikisha kuwa watumiaji wanapokea majibu ya papo hapo. Katika programu za usindikaji wa bechi, utendaji wa juu ni muhimu zaidi ili kuhakikisha kuwa idadi kubwa ya maombi inaweza kushughulikiwa haraka.
GPU za usanifu wa NVIDIA Blackwell zinaweza kubadilika vyema ili kuboresha muda wa kuchelewa na utendaji kulingana na mahitaji tofauti ya programu. Inaweza kuongeza utendaji, kusawazisha utendaji na muda wa kuchelewa, au kupunguza muda wa kuchelewa kwa mtumiaji mmoja, na kuifanya kuwa chaguo bora kwa matukio anuwai ya programu ya LLM.
NVIDIA ilisema katika blogu: "Matukio mengi ya programu ya AI yanayozalisha yanahitaji kusawazisha utendaji na muda wa kuchelewa ili kuhakikisha kuwa wateja wengi wanaweza kufurahia uzoefu ‘mzuri vya kutosha’ kwa wakati mmoja. Hata hivyo, kwa programu muhimu zinazohitaji kufanya maamuzi muhimu haraka, kupunguza muda wa kuchelewa kwa mteja mmoja ni muhimu sana. Kama inavyoonyeshwa na rekodi ya TPS/mtumiaji, kifaa cha Blackwell kinafaa zaidi kwa kazi yoyote – iwe unahitaji kuongeza utendaji, kusawazisha utendaji na muda wa kuchelewa, au kupunguza muda wa kuchelewa kwa mtumiaji mmoja."
Uboreshaji wa Kernel: Boresha Utendaji
Ili kuboresha zaidi utendaji wa usanifu wa Blackwell, NVIDIA imeboresha kwa usahihi kernel zake. Uboreshaji huu ni pamoja na:
- Kernel za GEMM za muda mfupi: GEMM (ukuzaji wa tumbo la jumla) ni operesheni muhimu katika uigaji wa LLM. NVIDIA imetekeleza kernel nyingi za GEMM za muda mfupi ili kupunguza muda wa hesabu.
- Muunganiko Mkuu: NVIDIA pia imetumia teknolojia anuwai za muunganiko mkuu, kama vile FC13 + SwiGLU, FC_QKV + attn_scaling na AllReduce + RMSnorm. Kubadilika kwa kernel ni kuunganisha shughuli nyingi kuwa operesheni moja ili kupunguza kumbukumbu za kumbukumbu na gharama za hesabu.
- Aina ya data ya FP8: Uboreshaji hutumia aina ya data ya FP8 kwa shughuli za GEMM, MoE na Attention ili kupunguza ukubwa wa modeli na kuchukua faida kamili ya utendaji wa juu wa FP8 wa teknolojia ya Blackwell Tensor Core.
Uboreshaji huu wa kernel huwezesha usanifu wa Blackwell kufikia utendaji bora kwa muda mdogo wa kuchelewa.
Matukio ya Programu: Uwezekano Usio na Kikomo wa Blackwell
Utendaji bora wa GPU za usanifu wa NVIDIA Blackwell umefungua milango mipya kwa matukio anuwai ya programu ya LLM. Hapa kuna matukio kadhaa ya programu yanayowezekana:
- Chatbots: Blackwell inaweza kutoa kasi ya majibu ya haraka na uzoefu mzuri wa mazungumzo kwa chatbots.
- Uzalishaji wa yaliyomo: Blackwell inaweza kuharakisha kazi za uzalishaji wa yaliyomo, kama vile uandishi wa makala, utengenezaji wa msimbo, na utengenezaji wa picha.
- Tafsiri ya mashine: Blackwell inaweza kuboresha usahihi na kasi ya tafsiri ya mashine.
- Uchambuzi wa kifedha: Blackwell inaweza kutumika kwa uchambuzi wa kifedha, kama vile usimamizi wa hatari, ugunduzi wa ulaghai, na uboreshaji wa jalada.
- Huduma ya afya: Blackwell inaweza kutumika kwa huduma ya afya, kama vile utambuzi wa ugonjwa, ugunduzi wa dawa, na matibabu ya kibinafsi.
Kadiri teknolojia ya LLM inavyoendelea kubadilika, GPU za usanifu wa NVIDIA Blackwell zitachukua jukumu muhimu zaidi katika nyanja nyingi, zikichochea uvumbuzi na uendelezaji wa programu za akili bandia.
Ubunifu Endelevu wa NVIDIA
NVIDIA imejitolea kila mara kuchangia maendeleo ya teknolojia ya akili bandia, na uzinduzi wa GPU za usanifu wa Blackwell ni mfano mwingine wa juhudi za uvumbuzi endelevu za NVIDIA. Kwa kuboresha vifaa na programu kila mara, NVIDIA huwapa watumiaji suluhisho za AI zenye nguvu na bora zaidi, na kuwasaidia kutatua changamoto anuwai na kuunda thamani mpya.
Hitimisho
GPU za usanifu wa NVIDIA Blackwell, kwa utendaji wake bora na uwezo rahisi wa uboreshaji, inafaa kwa uigaji wa LLM. Inatoa kasi na ufanisi usio na kifani kwa matukio anuwai ya programu, ikikuza maendeleo ya teknolojia ya akili bandia. Pamoja na uvumbuzi endelevu wa NVIDIA, tuna kila sababu ya kuamini kwamba usanifu wa Blackwell utachukua jukumu muhimu zaidi katika uwanja wa akili bandia katika siku zijazo.