NVIDIA, una empresa líder en tecnologías de inteligencia artificial generativa, ha anunciado significativas mejoras de rendimiento en sus benchmarks de MLPerf. Las GPU de arquitectura Hopper de la compañía, impulsadas por TensorRT-LLM, mostraron un notable aumento del 3x en el rendimiento en el GPT-J LLM en comparación con los resultados de hace apenas seis meses.
Estas mejoras de rendimiento subrayan los esfuerzos continuos de NVIDIA por consolidar su dominio en el campo de la inteligencia artificial generativa. Al aprovechar TensorRT-LLM, diseñado específicamente para optimizar tareas de inferencia para modelos de lenguaje grandes (LLMs), NVIDIA ha permitido a las empresas a la vanguardia de la innovación optimizar sus modelos. Esto ha sido facilitado aún más por NVIDIA NIM, una suite de microservicios de inferencia que incluye motores potentes como TensorRT-LLM. El enfoque integrado ofrecido por NVIDIA NIM simplifica la implementación de la plataforma de inferencia de NVIDIA, brindando a las empresas eficiencia y flexibilidad sin igual.
Los últimos benchmarks de MLPerf también exhibieron la destreza de las últimas GPU H200 Tensor Core de NVIDIA al ejecutar TensorRT-LLM. Estas GPU, con memoria mejorada, lograron un rendimiento excepcional, generando hasta 31,000 tokens por segundo en el benchmark Llama 2 70B. Esto pone de manifiesto las impresionantes capacidades de la inteligencia artificial generativa de lo último en hardware de NVIDIA.
Además de las ganancias de rendimiento, NVIDIA también ha avanzado significativamente en la gestión térmica con sus GPU H200. Las soluciones personalizadas en gestión térmica han contribuido a aumentos de rendimiento de hasta un 14%. Esto se ejemplifica en las implementaciones creativas de los diseños NVIDIA MGX por parte de los creadores de sistemas, mejorando aún más las capacidades de rendimiento de las GPU Hopper.
A medida que NVIDIA continúa innovando, ya ha comenzado a enviar las GPU H200 a casi 20 prominentes creadores de sistemas y proveedores de servicios en la nube. Estas GPU, con un ancho de banda de memoria impresionante de casi 5 TB/segundo, ofrecen un rendimiento excepcional, especialmente en evaluaciones intensivas en memoria de MLPerf como los sistemas de recomendación.
La dedicación de NVIDIA para ampliar los límites de la tecnología de inteligencia artificial es evidente en su adopción de técnicas como la dispersión estructurada. Al utilizar la dispersión estructurada, un enfoque destinado a reducir cálculos, los ingenieros de NVIDIA lograron mejoras de velocidad de hasta un 33% en inferencia con Llama 2. Esto muestra la dedicación de la empresa a ofrecer soluciones de AI eficientes y de alto rendimiento.
Mirando hacia el futuro, el fundador y CEO de NVIDIA, Jensen Huang, reveló durante la reciente conferencia GTC que las próximas GPU de la arquitectura Blackwell de NVIDIA ofrecerán niveles de rendimiento aún más altos. Estas GPU estarán diseñadas específicamente para satisfacer las demandas crecientes de modelos de lenguaje grandes, permitiendo el entrenamiento e inferencia de modelos de AI multi-trillones de parámetros.
**Preguntas Frecuentes:**
Q: ¿Qué es TensorRT-LLM?
A: TensorRT-LLM es una herramienta especializada desarrollada por NVIDIA para optimizar tareas de inferencia para modelos de lenguaje grandes (LLMs). Mejora el rendimiento y la eficiencia en aplicaciones de inteligencia artificial generativa.
Q: ¿Qué son los benchmarks de MLPerf?
A: Los benchmarks de MLPerf son un conjunto de benchmarks estándar de la industria utilizados para evaluar el rendimiento de los sistemas y modelos de aprendizaje automático en diferentes dominios y tareas.
Q: ¿Qué es la dispersión estructurada?
A: La dispersión estructurada es una técnica utilizada para reducir cálculos en modelos de inteligencia artificial identificando y utilizando patrones de dispersión en los datos. Ayuda a mejorar la eficiencia y la velocidad de las tareas de inferencia.
Q: ¿Cuál es la importancia de las GPU H200?
A: Las GPU H200 de NVIDIA ofrecen un impresionante ancho de banda de memoria y rendimiento, lo que las hace ideales para tareas intensivas en memoria en inteligencia artificial generativa y aprendizaje automático.
**Fuentes:**
– Sitio web oficial de NVIDIA: [nvidia.com](https://www.nvidia.com)
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