人工智能领域正经历前所未有的变革，大型语言模型（LLM）在其中扮演着核心角色。对于众多希望驾驭LLM强大能力的企业和研究人员而言，高性能的推理能力是至关重要的。NVIDIA凭借其Blackwell架构的GPU，再次突破了LLM推理的界限，为用户提供了前所未有的速度和效率，推动了人工智能应用进入新的阶段。
Blackwell架构：LLM推理的强大引擎
NVIDIA的Blackwell架构GPU专为加速人工智能工作负载而设计，尤其是在LLM领域表现出卓越的性能。其强大的计算能力和优化的硬件架构，使其能够以惊人的速度处理复杂的LLM推理任务。Blackwell架构不仅仅是硬件的升级，更是对整个计算架构的重新设计，使其更适应于LLM的需求。
NVIDIA最近宣布，配备八个NVIDIA Blackwell GPU的NVIDIA DGX B200节点，在使用拥有4000亿参数的Llama 4 Maverick模型时，实现了每用户每秒超过1000个tokens（TPS）的速度。这一速度由独立的AI基准测试服务Artificial Analysis进行测量，进一步证实了Blackwell架构的卓越性能。这一结果表明，Blackwell架构在处理大型LLM时具有显著优势，能够满足大规模并发用户的需求。
那么，什么是TPS？简而言之，TPS是衡量LLM推理速度的关键指标。它表示模型每秒能够生成的tokens数量，tokens是文本的基本单元，可以是单词、子词或字符。更高的TPS意味着更快的响应时间和更流畅的用户体验。对于用户而言，更高的TPS意味着更少的等待时间，能够获得更及时的反馈。对于企业而言，更高的TPS意味着可以在相同的时间内处理更多的请求，提高整体效率。
Llama 4 Maverick：规模与性能的完美结合
Llama 4 Maverick模型是Llama 4系列中最大、最强大的版本。它拥有4000亿个参数，使其能够理解和生成复杂的文本，并执行各种自然语言处理任务。如此庞大的参数量意味着模型需要存储和处理大量的数据，对硬件提出了极高的要求。
如此庞大的模型需要强大的计算资源才能进行有效的推理。NVIDIA Blackwell架构GPU的出现，使得Llama 4 Maverick的实时推理成为可能，为各种应用场景打开了新的大门。以前由于计算资源的限制，Llama 4 Maverick等大型模型只能用于离线处理或者小规模测试，而Blackwell架构的出现，使其能够在生产环境中进行大规模部署和应用。
NVIDIA还声称，Blackwell架构在最高吞吐量配置下，可以达到72,000 TPS/服务器。这表明Blackwell不仅可以为单个用户提供快速的推理速度，还可以同时支持大量用户，满足不同规模的应用需求。如此高的吞吐量意味着Blackwell架构可以满足高并发、低延迟的应用需求，例如在线客服、实时翻译等。
软件优化：释放Blackwell的全部潜力
硬件的强大只是成功的一半，软件优化同样至关重要。NVIDIA通过一系列软件优化技术，进一步提升了Blackwell架构的LLM推理性能。硬件和软件的协同优化是实现最佳性能的关键，NVIDIA在这方面一直走在前列。
TensorRT-LLM：加速LLM推理的引擎
TensorRT-LLM是NVIDIA专门为加速LLM推理而开发的软件库。它利用各种优化技术，例如量化、剪枝和内核融合，来减少模型的计算量和内存占用，从而提高推理速度。量化是指将模型的参数从高精度浮点数转换为低精度整数，减少模型的大小和计算复杂度。剪枝是指移除模型中不重要的连接或节点，减少模型的参数量。内核融合是将多个操作合并为一个操作，减少内存访问和计算开销。这些优化技术可以显著提高LLM的推理速度，使其更适合于实际应用。
投机解码：预测未来的加速技术
NVIDIA还采用了投机解码技术，使用EAGLE-3技术训练了一个投机解码草案模型。投机解码是一种通过预测模型下一步可能生成的tokens来加速推理的技术。通过提前生成可能的tokens，可以减少模型的等待时间，从而提高整体推理速度。投机解码类似于“预读”技术，可以减少模型的计算延迟，提高响应速度。
通过结合TensorRT-LLM和投机解码技术，NVIDIA成功地将Blackwell架构的性能提高了4倍，使其成为当前最快的LLM推理平台。这一性能提升为LLM的应用带来了更大的可能性，使其能够在更多的场景中发挥作用。
延迟与吞吐量：Blackwell的灵活选择
在LLM推理中，延迟和吞吐量是两个重要的性能指标。延迟是指模型生成响应所需的时间，而吞吐量是指模型每秒能够处理的请求数量。延迟和吞吐量之间存在着一种权衡关系，通常情况下，降低延迟会降低吞吐量，提高吞吐量会增加延迟。
不同的应用场景对延迟和吞吐量的要求不同。例如，在实时对话应用中，低延迟至关重要，以确保用户获得即时的响应。而在批量处理应用中，高吞吐量更为重要，以确保能够快速处理大量请求。在线客服、语音助手等应用需要低延迟，以保证用户体验。而数据分析、模型训练等应用需要高吞吐量，以提高处理效率。
NVIDIA Blackwell架构GPU能够根据不同的应用需求，灵活地优化延迟和吞吐量。它可以最大限度地提高吞吐量，平衡吞吐量和延迟，或最大限度地减少单个用户的延迟，使其成为各种LLM应用场景的理想选择。这种灵活性使得Blackwell架构能够适应各种不同的应用场景，满足用户的不同需求。
NVIDIA在博客中指出：“大多数生成式AI应用场景都需要平衡吞吐量和延迟，以确保许多客户可以同时享受‘足够好’的体验。然而，对于必须快速做出重要决策的关键应用，最大限度地减少单个客户端的延迟至关重要。正如TPS/用户记录所示，Blackwell硬件是任何任务的最佳选择——无论您需要最大限度地提高吞吐量、平衡吞吐量和延迟，还是最大限度地减少单个用户的延迟。”这段话强调了Blackwell架构在不同应用场景下的适用性，突出了其灵活性和适应性。
内核优化：精雕细琢的性能提升
为了进一步提高Blackwell架构的性能，NVIDIA对其内核进行了精细的优化。这些优化包括：对底层计算单元的优化，可以提高计算效率和降低功耗。
- 低延迟GEMM内核： GEMM（通用矩阵乘法）是LLM推理中的一个核心操作。NVIDIA实施了多个低延迟GEMM内核，以减少计算时间。GEMM是矩阵运算的基础，对其进行优化可以显著提高整体性能。
- 内核融合： NVIDIA还应用了各种内核融合技术，例如FC13 + SwiGLU、FC_QKV + attn_scaling和AllReduce + RMSnorm。内核融合是将多个操作合并为一个操作，以减少内存访问和计算开销。减少内存访问是提高性能的关键，内核融合可以有效地减少内存访问次数。
- **FP8数据类型：**优化利用FP8数据类型进行GEMM、MoE和Attention运算，以减小模型大小，并充分利用Blackwell Tensor Core技术的高FP8吞吐量。FP8是一种低精度浮点数格式，可以减少内存占用和计算复杂度，提高推理速度。
这些内核优化使得Blackwell架构能够在最小延迟的情况下实现卓越的性能。这些优化都是在底层进行的，需要深入了解硬件和软件的细节。
应用场景：Blackwell的无限可能
NVIDIA Blackwell架构GPU的卓越性能，为各种LLM应用场景打开了新的大门。以下是一些可能的应用场景：LLM的应用正在不断拓展，Blackwell架构的出现将进一步推动其发展。
- 聊天机器人： Blackwell可以为聊天机器人提供更快的响应速度和更流畅的对话体验。更快的响应速度可以提高用户满意度，更流畅的对话体验可以增强用户黏性。
- 内容生成： Blackwell可以加速内容生成任务，例如文章撰写、代码生成和图像生成。提高内容生成的效率可以降低成本，缩短上市时间。
- 机器翻译： Blackwell可以提高机器翻译的准确性和速度。更准确的翻译可以提高质量，更快的翻译可以提高效率。
- 金融分析： Blackwell可以用于金融分析，例如风险管理、欺诈检测和投资组合优化。金融分析需要处理大量的数据，Blackwell架构可以加速这些数据的处理，提高分析效率。
- 医疗保健： Blackwell可以用于医疗保健，例如疾病诊断、药物发现和个性化治疗。医疗保健领域对计算能力的需求越来越高，Blackwell架构可以满足这些需求，推动医疗保健的发展。
随着LLM技术的不断发展，NVIDIA Blackwell架构GPU将在更多领域发挥重要作用，推动人工智能应用的创新和发展。LLM正在改变各行各业，Blackwell架构将成为这一变革的重要推动力。
NVIDIA的持续创新
NVIDIA一直致力于推动人工智能技术的进步，Blackwell架构GPU的发布是NVIDIA持续创新努力的又一例证。NVIDIA通过不断改进硬件和软件，为用户提供更强大、更高效的AI解决方案，帮助他们解决各种挑战，并创造新的价值。NVIDIA的创新不仅仅是技术上的突破，更是对用户需求的深入理解和对未来趋势的准确把握。
结论
NVIDIA Blackwell架构GPU凭借其卓越的性能和灵活的优化能力，成为LLM推理的理想选择。它为各种应用场景提供了前所未有的速度和效率，推动了人工智能技术的进步。随着NVIDIA的持续创新，我们有理由相信，Blackwell架构将在未来的人工智能领域发挥更加重要的作用。Blackwell架构不仅仅是硬件的升级，更是对人工智能领域的一次重要推动，它将加速LLM的应用和发展，为各行各业带来新的机遇。