人工智能領域正在經歷一場革命，大型語言模型（LLM）成為這場變革的核心。對於那些希望利用LLM力量的企業和研究人員來說，高性能的推理能力至關重要。NVIDIA 憑藉其 Blackwell 架構的 GPU，再次突破了 LLM 推理的界限，為用戶提供了前所未有的速度和效率。
Blackwell 架構：LLM 推理的強大引擎
NVIDIA 的 Blackwell 架構 GPU 專為加速人工智能工作負載而設計，尤其是在 LLM 領域表現出色。其強大的計算能力和優化的硬體架構，使其能夠以驚人的速度處理複雜的 LLM 推理任務。
NVIDIA 最近宣布，配備八個 NVIDIA Blackwell GPU 的 NVIDIA DGX B200 節點，在使用擁有 4000 億參數的 Llama 4 Maverick 模型時，實現了每用戶每秒超過 1000 個 tokens（TPS）的速度。這一速度由獨立的 AI 基準測試服務 Artificial Analysis 進行測量，進一步證實了 Blackwell 架構的卓越性能。
那麼，什麼是 TPS？簡而言之，TPS 是衡量 LLM 推理速度的關鍵指標。它表示模型每秒能夠生成的 tokens 數量，tokens 是文本的基本單元，可以是單詞、子詞或字符。更高的 TPS 意味著更快的響應時間和更流暢的用戶體驗。
Llama 4 Maverick：規模與性能的完美結合
Llama 4 Maverick 模型是 Llama 4 系列中最大、最强大的版本。它擁有 4000 億個參數，使其能夠理解和生成複雜的文本，並執行各種自然語言處理任務。
如此龐大的模型需要強大的計算資源才能進行有效的推理。NVIDIA Blackwell 架構 GPU 的出現，使得 Llama 4 Maverick 的實時推理成為可能，為各種應用場景打開了新的大門。
NVIDIA 還聲稱，Blackwell 架構在最高吞吐量配置下，可以達到 72,000 TPS/服务器。這表明 Blackwell 不僅可以為單個用戶提供快速的推理速度，還可以同時支持大量用戶，滿足不同規模的應用需求。
軟件優化：釋放 Blackwell 的全部潛力
硬體的強大只是成功的一半，軟件優化同樣至關重要。NVIDIA 通過一系列軟件優化技術，進一步提升了 Blackwell 架構的 LLM 推理性能。
TensorRT-LLM：加速 LLM 推理的引擎
TensorRT-LLM 是 NVIDIA 專門為加速 LLM 推理而開發的軟體庫。它利用各種優化技術，例如量化、剪枝和內核融合，來減少模型的計算量和內存佔用，從而提高推理速度。
投機解碼：預測未來的加速技術
NVIDIA 還採用了投機解碼技術，使用 EAGLE-3 技術訓練了一個投機解碼草案模型。投機解碼是一種通過預測模型下一步可能生成的 tokens 來加速推理的技術。通過提前生成可能的 tokens，可以減少模型的等待時間，從而提高整體推理速度。
通過結合 TensorRT-LLM 和投機解碼技術，NVIDIA 成功地將 Blackwell 架構的性能提高了 4 倍，使其成為當前最快的 LLM 推理平台。
延遲與吞吐量：Blackwell 的靈活選擇
在 LLM 推理中，延遲和吞吐量是兩個重要的性能指標。延遲是指模型生成響應所需的時間，而吞吐量是指模型每秒能夠處理的請求數量。
不同的應用場景對延遲和吞吐量的要求不同。例如，在實時對話應用中，低延遲至關重要，以確保用戶獲得即時的響應。而在批量處理應用中，高吞吐量更為重要，以確保能夠快速處理大量請求。
NVIDIA Blackwell 架構 GPU 能夠根據不同的應用需求，靈活地優化延遲和吞吐量。它可以最大限度地提高吞吐量，平衡吞吐量和延遲，或最大限度地減少單個用戶的延遲，使其成為各種 LLM 應用場景的理想選擇。
NVIDIA 在博客中指出：「大多數生成式 AI 應用場景都需要平衡吞吐量和延遲，以確保許多客戶可以同時享受『足够好』的體驗。然而，對於必須快速做出重要決策的關鍵應用，最大限度地减少單個客户端的延遲至關重要。正如 TPS/用戶記錄所示，Blackwell 硬體是任何任務的最佳選擇——無論您需要最大限度地提高吞吐量、平衡吞吐量和延遲，還是最大限度地减少單個用戶的延遲。」
內核優化：精雕細琢的性能提升
為了進一步提高 Blackwell 架構的性能，NVIDIA 對其內核進行了精細的優化。這些優化包括：
- 低延遲 GEMM 內核： GEMM（通用矩陣乘法）是 LLM 推理中的一個核心操作。NVIDIA 實施了多個低延遲 GEMM 內核，以减少計算時間。
- 內核融合： NVIDIA 還應用了各種內核融合技術，例如 FC13 + SwiGLU、FC_QKV + attn_scaling 和 AllReduce + RMSnorm。內核融合是將多個操作合併為一個操作，以减少內存訪問和計算開銷。
- **FP8 數據類型：**優化利用 FP8 數據類型進行 GEMM、MoE 和 Attention 運算，以减小模型大小，並充分利用 Blackwell Tensor Core 技術的高 FP8 吞吐量。
這些內核優化使得 Blackwell 架構能夠在最小延遲的情况下實現卓越的性能。
應用場景：Blackwell 的無限可能
NVIDIA Blackwell 架構 GPU 的卓越性能，為各種 LLM 應用場景打開了新的大門。以下是一些可能的應用場景：
- 聊天機器人： Blackwell 可以為聊天機器人提供更快的響應速度和更流暢的對話體驗。
- 內容生成： Blackwell 可以加速內容生成任務，例如文章撰寫、代碼生成和圖像生成。
- 機器翻譯： Blackwell 可以提高機器翻譯的準確性和速度。
- 金融分析： Blackwell 可以用於金融分析，例如風險管理、欺詐檢測和投資組合優化。
- 醫療保健： Blackwell 可以用於醫療保健，例如疾病診斷、藥物發現和個性化治療。
隨著 LLM 技術的不斷發展，NVIDIA Blackwell 架構 GPU 將在更多領域發揮重要作用，推動人工智能應用的創新和發展。
NVIDIA 的持續創新
NVIDIA 一直致力於推動人工智能技術的進步，Blackwell 架構 GPU 的發布是 NVIDIA 持續創新努力的又一例證。NVIDIA 通過不斷改進硬體和軟體，為用戶提供更强大、更高效的 AI 解決方案，幫助他們解决各種挑戰，並創造新的價值。
結論
NVIDIA Blackwell 架構 GPU 憑藉其卓越的性能和靈活的優化能力，成為 LLM 推理的理想選擇。它為各種應用場景提供了前所未有的速度和效率，推動了人工智能技術的進步。隨著 NVIDIA 的持續創新，我們有理由相信，Blackwell 架構將在未來的人工智能領域發揮更加重要的作用。