NVIDIAは最新のMLPerfベンチマークにおけるパフォーマンス向上を実現し、生成AI領域での支配力を維持しています。HopperアーキテクチャのGPUはTensorRT-LLMによって従来から比べてGPT-J LLMで3倍以上のパフォーマンス向上を達成しました。これらの改善は、NVIDIAがモデルの最適化に尽力し、業界内での地位を固めることを示しています。
NVIDIAのTensorRT-LLMは大規模言語モデル（LLM）の推論タスクを効率的に処理するために設計された専門ツールです。これにより、NVIDIAの推論プラットフォームの展開が簡素化され、企業は他に類を見ない効率性と柔軟性を得ることができます。TensorRT-LLMを活用することで、企業はモデルを最適化し、印象的なパフォーマンス向上を実現できます。
新しいH200テンソルコアGPUでTensorRT-LLMを実行する際にも、最新のNVIDIAの能力が示されました。これらのGPUは、MLPerf競技会場で公開され、Llama 2 70Bベンチマークにおいて最大31,000トークン/秒のスループットを達成しました。メモリ強化型のH200 GPUは、NVIDIAの生成AIアプリケーション向けに高性能ハードウェアを提供することを示しています。
パフォーマンスの向上に加えて、NVIDIAはH200 GPUの熱管理においても大きな進展を遂げています。熱管理におけるカスタムソリューションは、最大14％のパフォーマンス向上に貢献しています。NVIDIAのMGXデザインを活用するシステムビルダーは、Hopper GPUのパフォーマンス能力をさらに向上させています。
NVIDIAはすでにH200 GPUを20社近い有力なシステムビルダーやクラウドサービスプロバイダーに出荷を開始しています。これらのGPUは、ほぼ5 TB/秒という卓越したメモリ帯域幅を持ち、特にレコメンダーシステムなどのメモリ集約的なMLPerfアセスメントにおいて卓越したパフォーマンスを提供します。
NVIDIAのAI技術の向上と効率の高い高性能AIソリューションの提供への取り組みは、構造疎密といった手法の採用によっても明らかです。構造疎密を使用して計算を削減することで、NVIDIAのエンジニアはLlama 2での推論において最大33％の高速化を実現しました。これは、同社がAI技術の限界を押し広げることに対する取り組みを示しています。
さらに、最近のGTCカンファレンスでNVIDIAの創業者兼CEOであるジェンセン・ファンは、今後のNVIDIA BlackwellアーキテクチャGPUがより高いパフォーマンスレベルを提供することを明らかにしました。これらのGPUは、多兆パラメータのAIモデルのトレーニングおよび推論を可能にするように設計されています。
より詳細な情報については、NVIDIA公式ウェブサイトを参照してください。
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