สถาปัตยกรรม Blackwell: ขุมพลังแห่งการอนุมาน LLM
NVIDIA Blackwell architecture GPUs ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อเร่งความเร็วปริมาณงาน AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้าน LLM ความสามารถในการคำนวณที่แข็งแกร่งและสถาปัตยกรรมฮาร์ดแวร์ที่ได้รับการปรับปรุงทำให้สามารถจัดการกับงานอนุมาน LLM ที่ซับซ้อนด้วยความเร็วที่น่าทึ่ง
NVIDIA เพิ่งประกาศว่าโหนด NVIDIA DGX B200 ที่มี NVIDIA Blackwell GPUs แปดตัวบรรลุความเร็วมากกว่า 1,000 โทเค็นต่อวินาที (TPS) ต่อผู้ใช้เมื่อใช้โมเดล Llama 4 Maverick ที่มีพารามิเตอร์ 400 พันล้านพารามิเตอร์ ความเร็วนี้วัดโดย Artificial Analysis ซึ่งเป็นบริการเปรียบเทียบ AI อิสระ ซึ่งยืนยันประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมของสถาปัตยกรรม Blackwell
TPS คืออะไร? กล่าวโดยย่อ TPS เป็นตัวชี้วัดที่สำคัญของความเร็วในการอนุมาน LLM หมายถึงจำนวนโทเค็นที่โมเดลสามารถสร้างได้ต่อวินาที โดยโทเค็นเป็นหน่วยพื้นฐานของข้อความ ซึ่งอาจเป็นคำ ส่วนย่อยของคำ หรืออักขระ TPS ที่สูงขึ้นหมายถึงเวลาตอบสนองที่เร็วขึ้นและประสบการณ์ผู้ใช้ที่ราบรื่นยิ่งขึ้น
Llama 4 Maverick: การผสมผสานที่ลงตัวระหว่างขนาดและประสิทธิภาพ
โมเดล Llama 4 Maverick เป็นเวอร์ชันที่ใหญ่ที่สุดและทรงพลังที่สุดในตระกูล Llama 4 มีพารามิเตอร์ 400 พันล้านพารามิเตอร์ ทำให้สามารถเข้าใจและสร้างข้อความที่ซับซ้อน และดำเนินงานประมวลผลภาษาธรรมชาติต่างๆ ได้
โมเดลขนาดใหญ่เช่นนี้ต้องการทรัพยากรการคำนวณที่มีประสิทธิภาพเพื่อให้การอนุมานมีประสิทธิภาพ การเกิดขึ้นของ NVIDIA Blackwell architecture GPUs ทำให้การอนุมานแบบเรียลไทม์ของ Llama 4 Maverick เป็นไปได้ เปิดประตูสู่สถานการณ์การใช้งานที่หลากหลาย
NVIDIA ยังอ้างว่าสถาปัตยกรรม Blackwell สามารถเข้าถึง 72,000 TPS/เซิร์ฟเวอร์ในการกำหนดค่าปริมาณงานสูงสุด นี่แสดงให้เห็นว่า Blackwell ไม่เพียงแต่สามารถมอบความเร็วในการอนุมานที่รวดเร็วสำหรับผู้ใช้คนเดียวเท่านั้น แต่ยังสามารถรองรับผู้ใช้จำนวนมากได้พร้อมกัน ตอบสนองความต้องการของแอปพลิเคชันขนาดต่างๆ
การปรับปรุงซอฟต์แวร์: ปลดปล่อยศักยภาพทั้งหมดของ Blackwell
ความแข็งแกร่งของฮาร์ดแวร์เป็นเพียงครึ่งหนึ่งของความสำเร็จ การปรับปรุงซอฟต์แวร์ก็มีความสำคัญเช่นกัน NVIDIA ได้ปรับปรุงเพิ่มเติมเกี่ยวกับประสิทธิภาพการอนุมาน LLM ของสถาปัตยกรรม Blackwell ผ่านชุดเทคนิคการปรับปรุงซอฟต์แวร์
TensorRT-LLM: เอ็นจิ้นเร่งความเร็วการอนุมาน LLM
TensorRT-LLM เป็นไลบรารีซอฟต์แวร์ที่ NVIDIA พัฒนาขึ้นโดยเฉพาะเพื่อเร่งความเร็วการอนุมาน LLM ใช้เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพต่างๆ เช่น การหาปริมาณ การตัดแต่ง และการรวมเคอร์เนล เพื่อลดปริมาณการคำนวณและการใช้หน่วยความจำของโมเดล ซึ่งจะช่วยปรับปรุงความเร็วในการอนุมาน
การถอดรหัสแบบคาดเดา: เทคโนโลยีการเร่งความเร็วในอนาคต
NVIDIA ยังใช้เทคนิคการถอดรหัสแบบคาดเดา โดยใช้เทคโนโลยี EAGLE-3 เพื่อฝึกโมเดลร่างการถอดรหัสแบบคาดเดา การถอดรหัสแบบคาดเดาเป็นเทคนิคสำหรับการเร่งความเร็วอนุมานโดยการทำนายโทเค็นที่โมเดลอาจสร้างในขั้นตอนต่อไป การลดเวลารอคอยของโมเดลสามารถทำได้โดยการสร้างโทเค็นที่เป็นไปได้ล่วงหน้า ซึ่งจะช่วยปรับปรุงความเร็วในการอนุมานโดยรวม
ด้วยการรวมเทคนิค TensorRT-LLM และการถอดรหัสแบบคาดเดา NVIDIA ได้เพิ่มประสิทธิภาพของสถาปัตยกรรม Blackwell ถึง 4 เท่า ทำให้เป็นแพลตฟอร์มการอนุมาน LLM ที่เร็วที่สุดในปัจจุบัน
เวลาแฝงและปริมาณงาน: ตัวเลือกที่ยืดหยุ่นของ Blackwell
ใน LLM inference, latency และ throughput เป็นตัวชี้วัดประสิทธิภาพที่สำคัญสองตัว Latency คือเวลาที่โมเดลต้องใช้ในการสร้างการตอบสนอง ในขณะที่ throughput คือจำนวนคำขอที่โมเดลสามารถประมวลผลได้ต่อวินาที
สถานการณ์การใช้งานที่แตกต่างกันมีความต้องการที่แตกต่างกันสำหรับเวลาแฝงและปริมาณงาน ตัวอย่างเช่น ในแอปพลิเคชันการสนทนาแบบเรียลไทม์ เวลาแฝงต่ำเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่าผู้ใช้จะได้รับการตอบสนองทันที ในแอปพลิเคชันการประมวลผลแบบแบทช์ ปริมาณงานสูงมีความสำคัญมากกว่า เพื่อให้แน่ใจว่าสามารถประมวลผลคำขอจำนวนมากได้อย่างรวดเร็ว
NVIDIA Blackwell architecture GPUs สามารถปรับเวลาแฝงและปริมาณงานได้อย่างยืดหยุ่นตามความต้องการของแอปพลิเคชันที่แตกต่างกัน สามารถเพิ่มปริมาณงานสูงสุด ปริมาณงานสมดุล และเวลาแฝง หรือลดเวลาแฝงของผู้ใช้รายเดียวให้เหลือน้อยที่สุด ทำให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสำหรับสถานการณ์แอปพลิเคชัน LLM ที่หลากหลาย
NVIDIA กล่าวในบล็อกว่า: "สถานการณ์แอปพลิเคชัน AI เชิงกำเนิดส่วนใหญ่ต้องการความสมดุลระหว่างปริมาณงานและเวลาแฝงเพื่อให้แน่ใจว่าลูกค้าจำนวนมากสามารถเพลิดเพลินกับประสบการณ์ ‘ดีพอ’ ได้พร้อมกัน อย่างไรก็ตาม สำหรับแอปพลิเคชันที่สำคัญซึ่งต้องตัดสินใจที่สำคัญอย่างรวดเร็ว การลดเวลาแฝงสำหรับไคลเอนต์รายเดียวให้เหลือน้อยที่สุดมีความสำคัญอย่างยิ่ง ดังที่บันทึก TPS/ผู้ใช้แสดงให้เห็น ฮาร์ดแวร์ Blackwell เป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับทุกงาน ไม่ว่าคุณจะต้องเพิ่มปริมาณงานให้สูงสุด ปรับสมดุลปริมาณงานและเวลาแฝง หรือลดเวลาแฝงสำหรับผู้ใช้รายเดียวให้เหลือน้อยที่สุด"
การเพิ่มประสิทธิภาพเคอร์เนล: การปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างพิถีพิถัน
เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของสถาปัตยกรรม Blackwell เพิ่มเติม NVIDIA ได้เพิ่มประสิทธิภาพเคอร์เนลอย่างละเอียด การเพิ่มประสิทธิภาพเหล่านี้รวมถึง:
- Low-latency GEMM kernel: GEMM (General Matrix Multiplication) คือการดำเนินการหลักในการอนุมาน LLM NVIDIA ได้นำ low-latency GEMM kernels หลายตัวไปใช้เพื่อลดเวลาในการคำนวณ
- Kernel fusion: NVIDIA ยังใช้เทคนิค kernel fusion ต่างๆ เช่น FC13 + SwiGLU, FC_QKV + attn_scaling และ AllReduce + RMSnorm Kernel fusion คือการรวมการดำเนินการหลายอย่างเป็นการดำเนินการเดียวเพื่อลดการเข้าถึงหน่วยความจำและค่าใช้จ่ายในการคำนวณ
- FP8 data type: เพิ่มประสิทธิภาพสำหรับการคำนวณ GEMM, MoE และ Attention โดยใช้ FP8 data type เพื่อลดขนาดโมเดลและใช้ประโยชน์จากปริมาณงาน FP8 สูงของ Blackwell Tensor Core technology
การเพิ่มประสิทธิภาพเคอร์เนลเหล่านี้ทำให้สถาปัตยกรรม Blackwell สามารถบรรลุประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมโดยมีเวลาแฝงน้อยที่สุด
สถานการณ์การใช้งาน: ความเป็นไปได้ที่ไร้ขีดจำกัดของ Blackwell
ประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมของ NVIDIA Blackwell architecture GPUs เปิดประตูสู่สถานการณ์แอปพลิเคชัน LLM ที่หลากหลาย นี่คือสถานการณ์การใช้งานที่เป็นไปได้:
- Chatbots: Blackwell สามารถให้ความเร็วในการตอบสนองที่เร็วขึ้นและประสบการณ์การสนทนาที่ราบรื่นยิ่งขึ้นสำหรับ chatbots
- Content generation: Blackwell สามารถเร่งความเร็วกระบวนการสร้างเนื้อหา เช่น การเขียนบทความ การสร้างโค้ด และการสร้างภาพ
- Machine translation: Blackwell สามารถปรับปรุงความถูกต้องและความเร็วของ machine translation
- Financial analysis: Blackwell สามารถใช้สำหรับการวิเคราะห์ทางการเงิน เช่น การจัดการความเสี่ยง การตรวจจับการฉ้อโกง และการเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตการลงทุน
- Healthcare: Blackwell สามารถใช้สำหรับการดูแลสุขภาพ เช่น การวินิจฉัยโรค การค้นพบยา และการรักษาเฉพาะบุคคล
เมื่อเทคโนโลยี LLM ยังคงพัฒนาต่อไป NVIDIA Blackwell architecture GPUs จะมีบทบาทสำคัญมากขึ้นในหลายสาขา ขับเคลื่อนนวัตกรรมและการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI
นวัตกรรมอย่างต่อเนื่องของ NVIDIA
NVIDIA มุ่งมั่นที่จะส่งเสริมความก้าวหน้าของเทคโนโลยี AI เสมอมา การเปิดตัว Blackwell architecture GPUs เป็นอีกตัวอย่างหนึ่งของความพยายามในการสร้างสรรค์นวัตกรรมอย่างต่อเนื่องของ NVIDIA NVIDIA ให้โซลูชัน AI ที่ทรงพลังและมีประสิทธิภาพมากขึ้นแก่ผู้ใช้ โดยการปรับปรุงฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์อย่างต่อเนื่อง ช่วยให้พวกเขาสามารถแก้ไขปัญหาต่างๆ และสร้างมูลค่าใหม่ได้
บทสรุป
NVIDIA Blackwell architecture GPUs เป็นตัวเลือกที่เหมาะสำหรับ LLM inference ด้วยประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมและความสามารถในการเพิ่มประสิทธิภาพที่ยืดหยุ่น มอบความเร็วและประสิทธิภาพที่ไม่เคยมีมาก่อนสำหรับสถานการณ์แอปพลิเคชันที่หลากหลาย ขับเคลื่อนความก้าวหน้าของเทคโนโลยี AI ด้วยนวัตกรรมอย่างต่อเนื่องของ NVIDIA เรามีเหตุผลที่จะเชื่อว่าสถาปัตยกรรม Blackwell จะมีบทบาทสำคัญมากขึ้นในด้าน AI ในอนาคต