NVIDIA가 최근 MLPerf 벤치마크에서의 성능 향상을 통해 생성형 AI 분야에서의 지배력을 계속 확대하고 있다. TensorRT-LLM을 사용한 Hopper 아키텍처 GPU를 통해, NVIDIA는 6개월 전 결과와 비교했을 때 GPT-J LLM에서 놀라운 3배의 성능 향상을 이룩했다. 이러한 성능 향상은 NVIDIA가 모델을 최적화하고 산업 내에서의 위치를 견고하게 하는 데 대한 그들의 약속을 보여주는 것이다.
NVIDIA의 TensorRT-LLM은 대형 언어 모델 (LLM)에 대한 추론 작업을 간소화하기 위해 특별히 설계된 도구이다. 이를 이용함으로써 기업은 모델을 최적화하고 인상적인 성능 향상을 이룰 수 있다. 이러한 효과를 실현하는 중요한 방법 중 하나로 TensorRT-LLM을 활용한 기업들의 언어 모델 최적화가 있다.
MLPerf 벤치마크는 또한 NVIDIA의 최신 H200 Tensor Core GPU가 TensorRT-LLM을 실행할 때의 능력도 보여주었다. 이 GPU는 Llama 2 70B 벤치마크에서 초당 최대 31,000개의 토큰을 생성하여 뛰어난 처리량을 보여주었다. 메모리 향상형 H200 GPU는 NVIDIA가 생성형 AI 응용 프로그램을 위한 고품질 하드웨어를 제공하는 데 대한 약속을 보여준다.
성능 향상을 꾀한 데 더해, NVIDIA는 H200 GPU의 열 관리에서도 큰 발전을 이루었다. 열 관리에 대한 맞춤형 솔루션은 최대 14%의 성능 향상에 기여했다. NVIDIA MGX 디자인을 활용한 시스템 빌더가 Hopper GPU의 성능 능력을 더욱 향상시켰다.
NVIDIA는 이미 H200 GPU를 약 20개의 유명한 시스템 빌더와 클라우드 서비스 제공 업체에 출하하기 시작했다. 이 GPU는 거의 5 TB/초의 메모리 대역폭을 제공하여 소비자에게 탁월한 성능을 제공하며 특히 추천 시스템과 같은 메모리 집약형 MLPerf 평가에 적합하다.
NVIDIA의 효율적이고 고성능 AI 솔루션에 대한 헌신은 구조적 희소성과 같은 기술들을 채택함으로써 명확하게 드러난다. 계산을 줄이기 위해 구조적 희소성을 활용함으로써 NVIDIA 엔지니어들은 Llama 2에서 33%까지 추론 속도를 향상시켰다. 이는 회사가 AI 기술의 한계를 넓히기 위한 그들의 약속을 드러내는 것이다.
전망을 향해, NVIDIA의 창업자이자 CEO 인 젠슨 황은 최근 GTC 컨퍼런스에서 다가오는 NVIDIA Blackwell 아키텍처 GPU가 더 높은 성능 수준을 제공할 것이라고 공개했다. 이 GPU는 대형 언어 모델의 증가하는 수요를 충족하기 위해 특별히 디자인되어 있어 다중 조건 매개 변수 AI 모델의 훈련과 추론을 가능케 할 것이다.
더 많은 정보를 위해 NVIDIA의 생성형 AI에서의 진보와 MLPerf 벤치마크에 대한 자세한 내용은 [NVIDIA 공식 웹사이트](https://www.nvidia.com)를 방문하십시오.
자주 묻는 질문:
Q: TensorRT-LLM이란 무엇인가요?
A: TensorRT-LLM은 NVIDIA가 대형 언어 모델 (LLM)을 위한 추론 작업을 간소화하기 위해 개발한 특수 도구입니다. 생성형 AI 응용 프로그램에서의 효율성과 성능을 향상시킵니다.
Q: MLPerf 벤치마크란 무엇인가요?
A: MLPerf 벤치마크는 다양한 도메인과 작업에 걸쳐 머신 러닝 시스템과 모델의 성능을 평가하는 데 사용되는 산업 표준 벤치마크 집합입니다.
Q: 구조적 희소성이란 무엇인가요?
A: 구조적 희소성은 데이터의 희소성 패턴을 식별하고 활용하여 AI 모델에서의 계산을 줄이는 데 사용되는 기술입니다. 추론 작업의 효율성과 속도를 향상시키는 데 도움이 됩니다.
Q: H200 GPU의 중요성은 무엇인가요?
A: NVIDIA의 H200 GPU는 뛰어난 메모리 대역폭과 성능을 제공하여 생성형 AI 및 머신 러닝에서 메모리 집약형 작업에 적합합니다.
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