NVIDIA heeft onlangs aanzienlijke prestatieverbeteringen aangekondigd in haar MLPerf-benchmarks, waarmee het zijn voortdurende dominantie op het gebied van generatieve AI benadrukt. Met zijn Hopper-architectuur GPUs aangedreven door TensorRT-LLM, behaalde NVIDIA een opmerkelijke prestatieverhoging van 3x op de GPT-J LLM in vergelijking met resultaten van slechts zes maanden geleden. Deze verbeteringen tonen de inzet van NVIDIA voor het optimaliseren van modellen en het versterken van zijn positie in de branche.
TensorRT-LLM van NVIDIA is een gespecialiseerd instrument dat is ontworpen om inferentietaak te stroomlijnen voor grote taalmodellen (LLMs). Het vereenvoudigt de implementatie van NVIDIA’s inferentieplatform en biedt bedrijven een ongeëvenaarde efficiëntie en flexibiliteit. Door TensorRT-LLM te gebruiken kunnen bedrijven hun modellen optimaliseren en indrukwekkende prestatiewinsten behalen.
De MLPerf-benchmarks toonden ook de mogelijkheden van de nieuwste H200 Tensor Core-GPU’s van NVIDIA bij het gebruik van TensorRT-LLM. Deze GPU’s behaalden een uitzonderlijke doorvoer, waarbij ze tot 31.000 tokens per seconde genereerden op de Llama 2 70B benchmark. De geheugengeoptimaliseerde H200 GPU’s tonen NVIDIA’s inzet om krachtige hardware te leveren voor toepassingen van generatieve AI.
Naast prestatiewinsten heeft NVIDIA ook vooruitgang geboekt op het gebied van thermisch beheer met zijn H200 GPU’s. Aangepaste oplossingen in thermisch beheer hebben bijgedragen aan prestatieverhogingen tot 14%. Systeembouwers die gebruikmaken van de NVIDIA MGX-ontwerpen hebben de prestatiecapaciteiten van de Hopper GPU’s verder verbeterd.
NVIDIA is al begonnen met de verzending van de H200 GPU’s naar bijna 20 prominente systeembouwers en cloudserviceproviders. Met een geheugenbandbreedte van bijna 5 TB/seconde bieden deze GPU’s uitzonderlijke prestaties, met name in geheugenintensieve MLPerf-beoordelingen zoals aanbevelingssystemen.
De toewijding van NVIDIA aan efficiënte en hoogwaardige AI-oplossingen blijkt uit de adoptie van technieken zoals gestructureerde schaarste. Door gestructureerde schaarste te gebruiken om berekeningen te verminderen, behaalden ingenieurs van NVIDIA snelheidsverbeteringen tot 33% bij inferentie met Llama 2. Dit toont de toewijding van het bedrijf aan om de grenzen van AI-technologie te verleggen.
Kijkend naar de toekomst onthulde de oprichter en CEO van NVIDIA, Jensen Huang, tijdens de recente GTC-conferentie dat de aankomende NVIDIA Blackwell-architectuur-GPU’s zelfs hogere prestatieniveaus zullen leveren. Deze GPU’s zullen speciaal zijn ontworpen om te voldoen aan de toenemende eisen van grote taalmodellen en zullen training en inferentie van multi-biljoen-parameter AI-modellen mogelijk maken.
Voor meer informatie over de vooruitgang van NVIDIA op het gebied van generatieve AI en de MLPerf-benchmarks, bezoek de [NVIDIA Official Website](https://www.nvidia.com).
Frequently Asked Questions:
V: Wat is TensorRT-LLM?
A: TensorRT-LLM is een gespecialiseerd hulpmiddel ontwikkeld door NVIDIA om inferentietaak te stroomlijnen voor grote taalmodellen (LLMs). Het verbetert de prestaties en efficiëntie in toepassingen van generatieve AI.
V: Wat zijn de MLPerf-benchmarks?
A: De MLPerf-benchmarks zijn een reeks branche-standaard benchmarks die worden gebruikt om de prestaties van machine learning systemen en modellen over verschillende domeinen en taken te evalueren.
V: Wat is gestructureerde schaarste?
A: Gestartureerde schaarste is een techniek die wordt gebruikt om berekeningen in AI-modellen te verminderen door patronen van schaarste in de gegevens te identificeren en te benutten. Het helpt de efficiëntie en snelheid van inferentietaak te verbeteren.
V: Wat is het belang van de H200 GPU’s?
A: De H200 GPU’s van NVIDIA bieden indrukwekkende geheugenbandbreedte en prestaties, waardoor ze goed geschikt zijn voor geheugenintensieve taken in generatieve AI en machine learning.
The source of the article is from the blog japan-pc.jp