செயற்கை நுண்ணறிவு (Artificial Intelligence) துறையில் பெரிய மொழி மாதிரிகள் (LLM) ஒரு புரட்சியை ஏற்படுத்தி வருகின்றன. LLM-களின் ஆற்றலைப் பயன்படுத்த விரும்பும் நிறுவனங்களுக்கும், ஆராய்ச்சியாளர்களுக்கும் உயர் செயல்திறன் கொண்ட அனுமான வேகம் மிகவும் முக்கியமானது. NVIDIA அதன் Blackwell கட்டமைப்பைக் கொண்ட GPU-களுடன், LLM அனுமான வரம்புகளை மீண்டும் ஒருமுறை விரிவுபடுத்தியுள்ளது. பயனர்களுக்கு முன்னெப்போதும் இல்லாத வேகத்தையும், செயல்திறனையும் வழங்குகிறது.
Blackwell கட்டமைப்பு: LLM அனுமானத்தின் ஆற்றல் இயந்திரம்
NVIDIA-வின் Blackwell கட்டமைப்பு GPU-க்கள், செயற்கை நுண்ணறிவு வேலைப்பளுவை விரைவுபடுத்தும் வகையில் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. குறிப்பாக LLM துறையில் சிறப்பாக செயல்படுகிறது. இதன் வலுவான கணக்கீட்டு திறன் மற்றும் மேம்படுத்தப்பட்ட வன்பொருள் கட்டமைப்பு, சிக்கலான LLM அனுமான பணிகளை அதிவேகமாக கையாள உதவுகிறது.
சமீபத்தில் NVIDIA வெளியிட்ட அறிவிப்பில், எட்டு NVIDIA Blackwell GPU-க்களை கொண்ட NVIDIA DGX B200 முனை (node), 400 பில்லியன் அளவுருக்களைக் கொண்ட Llama 4 Maverick மாதிரியைப் பயன்படுத்தும் போது, ஒரு பயனருக்கு ஒரு வினாடிக்கு 1000 டோக்கன்களுக்கு (TPS) அதிகமான வேகத்தை எட்டியது. இந்த வேகம், சுயாதீன AI தரப்படுத்தல் சேவையான Artificial Analysis மூலம் அளவிடப்பட்டது. Blackwell கட்டமைப்பின் மிகச்சிறந்த செயல்திறனை மேலும் உறுதிப்படுத்துகிறது.
TPS என்றால் என்ன? சுருக்கமாகச் சொன்னால், TPS என்பது LLM அனுமான வேகத்தை அளவிடும் ஒரு முக்கிய அளவீடு ஆகும். இது ஒரு மாதிரி ஒரு வினாடிக்கு உருவாக்கக்கூடிய டோக்கன்களின் எண்ணிக்கையைக் குறிக்கிறது. டோக்கன்கள் என்பது ஒரு உரையின் அடிப்படை அலகுகள் ஆகும், இது சொற்கள், துணை சொற்கள் அல்லது எழுத்துக்களாக இருக்கலாம். அதிக TPS என்பது விரைவான பதில் நேரத்தையும், மென்மையான பயனர் அனுபவத்தையும் குறிக்கிறது.
Llama 4 Maverick: அளவும் செயல்திறனும் இணைந்த கலவை
Llama 4 Maverick மாதிரி, Llama 4 வரிசையில் மிகப்பெரிய மற்றும் சக்திவாய்ந்த பதிப்பாகும். இது 400 பில்லியன் அளவுருக்களைக் கொண்டுள்ளது. இது சிக்கலான உரையைப் புரிந்துகொள்ளவும் உருவாக்கவும் முடிகிறது. மேலும் பல்வேறு இயற்கை மொழி செயலாக்க பணிகளையும் (Natural Language Processing Tasks) செய்ய முடியும்.
இவ்வளவு பெரிய மாதிரி திறம்பட அனுமானம் செய்ய சக்திவாய்ந்த கணக்கீட்டு வளங்கள் தேவை. NVIDIA Blackwell கட்டமைப்பின் GPU வருகை, Llama 4 Maverick-ன் நிகழ்நேர அனுமானத்தை சாத்தியமாக்குகிறது. பல்வேறு பயன்பாட்டு காட்சிகளுக்கான எல்லைகளைத் திறந்து விடுகிறது.
Blackwell கட்டமைப்பு, அதிகபட்ச வெளியீட்டு திறன் உள்ளமைவில் 72,000 TPS / சர்வரை அடைய முடியும் என்று NVIDIA கூறுகிறது. Blackwell தனிப்பட்ட பயனர்களுக்கு வேகமான அனுமான வேகத்தை வழங்குவதோடு மட்டுமல்லாமல், ஒரே நேரத்தில் அதிகமான பயனர்களையும் ஆதரிக்கும் திறன் கொண்டது. இது வெவ்வேறு அளவிலான பயன்பாட்டுத் தேவைகளையும் பூர்த்தி செய்கிறது.
மென்பொருள் மேம்பாடு: Blackwell-இன் முழு திறனையும் வெளிப்படுத்துதல்
வன்பொருளின் வலிமை வெற்றியின் ஒரு பகுதி மட்டுமே, மென்பொருள் மேம்பாடும் (Software Optimization) மிக முக்கியமானது. NVIDIA, பல மென்பொருள் மேம்பாடு தொழில்நுட்பங்கள் மூலம் Blackwell கட்டமைப்பின் LLM அனுமான செயல்திறனை மேம்படுத்தியுள்ளது.
TensorRT-LLM: LLM அனுமானத்தை விரைவுபடுத்தும் எஞ்சின்
TensorRT-LLM என்பது NVIDIA, LLM அனுமானத்தை விரைவுபடுத்த உருவாக்கப்பட்ட ஒரு பிரத்யேக மென்பொருள் நூலகம் ஆகும். இது குவாண்டமாக்கல் (quantization), கத்தரித்தல் (pruning) மற்றும் கர்னல் இணைவு (kernel fusion) போன்ற பல்வேறு மேம்படுத்தல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துகிறது. மாதிரியின் கணக்கீட்டு அளவையும், நினைவக பயன்பாட்டையும் குறைக்கிறது, இதன் மூலம் அனுமான வேகம் அதிகரிக்கிறது.
ஊக குறியாக்கம்: எதிர்காலத்தை கணிக்கும் தொழில்நுட்பம்
NVIDIA, ஊக குறியாக்க தொழில்நுட்பத்தையும் (speculative decoding) பயன்படுத்துகிறது. இதற்காக EAGLE-3 தொழில்நுட்பத்தைப் பயன்படுத்தி ஊக குறியாக்க வரைவு மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கிறது. ஊக குறியாக்கம் என்பது மாதிரி அடுத்ததாக உருவாக்கக்கூடிய டோக்கன்களை முன்கூட்டியே கணித்து அனுமானத்தை விரைவுபடுத்தும் ஒரு உத்தி ஆகும். சாத்தியமான டோக்கன்களை முன்னதாகவே உருவாக்குவதன் மூலம் மாதிரியின் காத்திருப்பு நேரம் குறைகிறது. இதன் மூலம் ஒட்டுமொத்த அனுமான வேகம் அதிகரிக்கிறது.
TensorRT-LLM மற்றும் ஊக குறியாக்க தொழில்நுட்பத்தை இணைப்பதன் மூலம் NVIDIA, Blackwell கட்டமைப்பின் செயல்திறனை 4 மடங்கு அதிகரிக்க முடிந்தது. இது தற்போதைய வேகமான LLM அனுமான தளமாக மாற்றியுள்ளது.
தாமதம் மற்றும் வெளியீட்டு திறன்: Blackwell-இன் நெகிழ்வான தேர்வு
LLM அனுமானத்தில் தாமதம் மற்றும் வெளியீட்டுத் திறன் (latency and throughput) இரண்டு முக்கியமான செயல்திறன் குறிகாட்டிகள் ஆகும். தாமதம் என்பது மாதிரி ஒரு பதிலை உருவாக்க எடுக்கும் நேரம். வெளியீட்டுத் திறன் என்பது மாதிரி ஒரு வினாடிக்கு செயலாக்கக்கூடிய கோரிக்கைகளின் எண்ணிக்கை.
வெவ்வேறு பயன்பாட்டு காட்சிகள் தாமதம் மற்றும் வெளியீட்டு திறனுக்கான வேறுபட்ட தேவைகளைக் கொண்டுள்ளன. உதாரணமாக நிகழ்நேர உரையாடல் பயன்பாடுகளில், உடனடி பதிலை உறுதிப்படுத்த குறைந்த தாமதம் அவசியம். அதே நேரத்தில் தொகுதி செயலாக்க பயன்பாடுகளில் அதிக எண்ணிக்கையிலான கோரிக்கைகளை விரைவாக செயலாக்க அதிக வெளியீட்டு திறன் மிகவும் முக்கியமானது.
NVIDIA Blackwell கட்டமைப்பின் GPU, மாறுபட்ட பயன்பாட்டு தேவைகளுக்கு ஏற்ப, தாமதம் மற்றும் வெளியீட்டு திறனை நெகிழ்வாக மேம்படுத்தும் திறன் கொண்டுள்ளது. இது வெளியீட்டு திறனை அதிகரிக்கலாம், வெளியீட்டு திறன் மற்றும் தாமதத்தை சமநிலைப்படுத்தலாம் அல்லது ஒரு பயனரின் தாமதத்தை குறைக்க முடியும். இது பல்வேறு LLM பயன்பாட்டு காட்சிகளுக்கும் சிறந்த தேர்வாக அமைகிறது.
NVIDIA தனது வலைப்பதிவில், "பெரும்பாலான உற்பத்தி AI பயன்பாட்டு சூழ்நிலைகளுக்கு வெளியீட்டு திறன் மற்றும் தாமதத்தை சமநிலைப்படுத்த வேண்டும். இதன் மூலம் பல வாடிக்கையாளர்கள் ஒரே நேரத்தில் ‘போதுமான’ அனுபவத்தை அனுபவிக்க முடியும். இருப்பினும் முக்கியமான முடிவுகளை விரைவாக எடுக்க வேண்டிய முக்கியமான பயன்பாடுகளுக்கு தனிப்பட்ட வாடிக்கையாளரின் தாமதத்தை குறைப்பது மிகவும் முக்கியமானது. TPS / பயனர் பதிவில் காட்டப்பட்டுள்ளபடி Blackwell வன்பொருள் எந்தவொரு பணிக்கான சிறந்த தேர்வாகும்: அதிகபட்ச வெளியீட்டு திறனை அதிகரிக்க வேண்டுமா, வெளியீட்டு திறன் மற்றும் தாமதத்தை சமநிலைப்படுத்த வேண்டுமா அல்லது தனிப்பட்ட பயனரின் தாமதத்தை குறைக்க வேண்டுமா என்பதை தீர்மானிக்க இது உதவுகிறது.” என்று குறிப்பிட்டுள்ளது.
கர்னல் மேம்பாடு: செயல்திறனை செதுக்குதல்
Blackwell கட்டமைப்பின் செயல்திறனை மேலும் அதிகரிக்க NVIDIA, அதன் கர்னலை (Kernel) மேம்படுத்தியுள்ளது. அந்த மேம்பாடுகள் பின்வருமாறு:
- குறைந்த தாமத GEMM கர்னல்: GEMM (பொதுவான அணி பெருக்கல்) என்பது LLM அனுமானத்தில் ஒரு முக்கிய அம்சமாகும். NVIDIA கணக்கீட்டு நேரத்தைக் குறைக்க பல குறைந்த தாமத GEMM கர்னல்களை செயல்படுத்துகிறது.
- கர்னல் இணைவு: NVIDIA, FC13 + SwiGLU, FC_QKV + attn_scaling மற்றும் AllReduce + RMSnorm போன்ற பல்வேறு கர்னல் இணைவு நுட்பங்களையும் பயன்படுத்துகிறது. கர்னல் இணைவு என்பது நினைவக அணுகல் மற்றும் கணக்கீட்டு சுமையைக் குறைக்க பல செயல்பாடுகளை ஒரு செயல்பாடாக இணைப்பதாகும்.
- FP8 தரவு வகை: GEMM, MoE மற்றும் கவனம் செயல்பாடுகளுக்கு FP8 தரவு வகையைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், மாதிரி அளவைக் குறைத்து Blackwell Tensor Core தொழில்நுட்பத்தின் உயர் FP8 வெளியீட்டு திறனை முழுமையாகப் பயன்படுத்தலாம்.
இந்த கர்னல் மேம்பாடுகள் Blackwell கட்டமைப்பு குறைந்தபட்ச தாமதத்துடன் சிறந்த செயல்திறனை அடைய உதவுகிறது.
பயன்பாட்டு காட்சிகள்: Blackwell-இன் எல்லையற்ற சாத்தியங்கள்
NVIDIA Blackwell கட்டமைப்பின் GPU-வின் சிறந்த செயல்திறன், பல்வேறு LLM பயன்பாட்டு காட்சிகளுக்கான புதிய கதவுகளைத் திறக்கிறது. சில சாத்தியமான பயன்பாட்டு காட்சிகள் கீழே கொடுக்கப்பட்டுள்ளன:
- சாட்போட்கள்: Blackwell சாட்போட்களுக்கு வேகமான பதில் வேகத்தையும், மென்மையான உரையாடல் அனுபவத்தையும் வழங்க முடியும்.
- உள்ளடக்க உருவாக்கம்: Blackwell கட்டுரைகளை எழுதுதல், குறியீடுகளை உருவாக்குதல் மற்றும் படங்களை உருவாக்குதல் போன்ற உள்ளடக்க உருவாக்கும் பணிகளை துரிதப்படுத்துகிறது.
- இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு: Blackwell இயந்திர மொழிபெயர்ப்பின் துல்லியம் மற்றும் வேகத்தை மேம்படுத்துகிறது.
- நிதி பகுப்பாய்வு: Blackwell இடர் மேலாண்மை, மோசடி கண்டறிதல் மற்றும் போர்ட்ஃபோலியோ தேர்வுமுறை போன்ற நிதி பகுப்பாய்வுகளுக்குப் பயன்படுகிறது.
- சுகாதாரம்: Blackwell நோய் கண்டறிதல், மருந்து கண்டுபிடிப்பு மற்றும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட சிகிச்சை போன்ற சுகாதார பயன்பாடுகளுக்கும் பயன்படுகிறது.
LLM தொழில்நுட்பம் தொடர்ந்து வளர்ச்சியடைந்து வருவதால் NVIDIA Blackwell கட்டமைப்பு GPU, அதிகமான துறைகளில் ஒரு முக்கிய பங்காற்றும். செயற்கை நுண்ணறிவு பயன்பாடுகளின் கண்டுபிடிப்பு மற்றும் வளர்ச்சியை ஊக்குவிக்கும்.
NVIDIA-வின் தொடர்ச்சியான புதுமை
NVIDIA, செயற்கை நுண்ணறிவு தொழில்நுட்பத்தின் முன்னேற்றத்திற்கு தொடர்ந்து உறுதிபூண்டுள்ளது. Blackwell கட்டமைப்பின் GPU வெளியீடு NVIDIA-வின் தொடர்ச்சியான புதுமைக்கான மற்றொரு சான்றாகும். வன்பொருள் மற்றும் மென்பொருளை மேம்படுத்துவதன் மூலம் பயனர்களுக்கு வலுவான மற்றும் திறமையான AI தீர்வுகளை வழங்குகிறது. பல்வேறு சவால்களைச் சமாளிக்க உதவுகிறது, புதிய மதிப்பை உருவாக்குகிறது.
முடிவுரை
NVIDIA Blackwell கட்டமைப்பின் GPU, சிறந்த செயல்திறன் மற்றும் நெகிழ்வான மேம்பாட்டு திறனுடன் LLM அனுமானத்திற்கான சிறந்த தேர்வாக உள்ளது. இது முன்னெப்போதும் இல்லாத வேகத்தையும், செயல்திறனையும் பல்வேறு பயன்பாட்டு காட்சிகளுக்கும் வழங்குகிறது. செயற்கை நுண்ணறிவு தொழில்நுட்பத்தின் முன்னேற்றத்தையும் ஊக்குவிக்கிறது. NVIDIA-வின் தொடர்ச்சியான கண்டுபிடிப்புகளுடன் Blackwell கட்டமைப்பு எதிர்காலத்தில் செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் இன்னும் முக்கிய பங்கு வகிக்கும் என்று நாங்கள் நம்புகிறோம்.