NVIDIA, yapay zeka teknolojilerinde öncü bir şirket olarak MLPerf ölçütlerinde önemli performans artışları duyurdu. Şirketin TensorRT-LLM tarafından desteklenen Hopper mimarili GPU’ları, yalnızca altı ay önce elde edilen sonuçlara kıyasla GPT-J LLM üzerinde dikkate değer bir performans artışı olan 3 katına çıktı.
Bu performans iyileştirmeleri, NVIDIA’nın yapay zeka alanındaki hakimiyetini pekiştirmek için gösterdiği sürekli çabaları vurgulamaktadır. Özellikle büyük dil modelleri (LLM’ler) için çıkarım görevlerini optimize etmek üzere özel olarak tasarlanan TensorRT-LLM’yi kullanarak, NVIDIA, inovasyonun önde gelen şirketlerinin modellerini en iyi şekilde optimize etmelerine olanak tanımıştır. Bu durum, NVIDIA NIM’in (NVIDIA Inference Microservices) sağladığı bütünleşik yaklaşım ile desteklenmektedir. NVIDIA NIM’in sunmuş olduğu bu bütünleşik yaklaşım, şirketlere olağanüstü verimlilik ve esneklik sunarak NVIDIA’nın çıkarım platformunun dağıtımını basitleştirmektedir.
Son MLPerf ölçütleri aynı zamanda NVIDIA’ın en yeni H200 Tensor Core GPU’larının TensorRT-LLM çalıştırdığında gösterdiği üstünlüğü de sergiledi. MLPerf arenasına adını yazdıran bu bellek-artırılmış GPU’lar, Llama 2 70B ölçütünde saniyede 31.000 token üreterek olağanüstü bir işlem gücü sergilemiştir. Bu durum, NVIDIA’ın en son donanımlarının etkileyici yapay zeka yeteneklerini gözler önüne sermektedir.
Performans kazanımlarına ek olarak, NVIDIA aynı zamanda H200 GPU’ları ile termal yönetimde de önemli adımlar atmıştır. Özel termal yönetim çözümleri, sistem yapımcılarının NVIDIA MGX tasarımlarını yaratıcı bir şekilde uygulamalarıyla Hopper GPU’ların performans yeteneklerini daha da artırmıştır.
NVIDIA, şimdiden H200 GPU’larını neredeyse 20 önde gelen sistem üreticisine ve bulut hizmet sağlayıcısına göndermeye başladı. Bu GPU’lar, yaklaşık 5 TB/saniye olan etkileyici bellek bant genişliği ile özellikle öneri sistemleri gibi bellek-yoğun MLPerf değerlendirmelerinde olağanüstü performans sunmaktadır.
NVIDIA’nın AI teknolojisinin sınırlarını zorlama konusundaki kararlılığı, yapılandırılmış seyreklik gibi tekniklerin benimsenmesiyle de gözlemlenmektedir. Yapılandırılmış seyreklik kullanarak, hesaplamaları azaltmaya yönelik yaklaşımı günümüzde Llama 2 ile yapılan çıkarım süreçlerinde %33’e kadar hız artışları elde edilmiştir. Bu durum, şirketin verimli ve yüksek performanslı AI çözümleri sunma konusundaki kararlılığını göstermektedir.
Geleceğe baktığımızda, NVIDIA’nın kurucusu ve CEO’su Jensen Huang, son GTC konferansında, gelecek NVIDIA Blackwell mimarili GPU’ların daha yüksek performans seviyeleri sunacağını açıklamıştır. Bu GPU’lar, özellikle büyük dil modellerinin artan taleplerini karşılamak üzere tasarlanmış olup, multi-trilyon parametreli AI modellerinin eğitim ve çıkarımına olanak tanıyacaktır.
Daha fazla bilgi için NVIDIA’nın generatif AI ve MLPerf ölçütlerindeki ilerlemeleri hakkında [NVIDIA Resmi Web Sitesi’ni](https://www.nvidia.com) ziyaret edebilirsiniz.
Sıkça Sorulan Sorular
S: TensorRT-LLM nedir?
C: TensorRT-LLM, NVIDIA tarafından geliştirilen büyük dil modelleri (LLM’ler) için çıkarım görevlerini hızlandırmak amacıyla özel olarak tasarlanmış bir araçtır. Generatif yapay zeka uygulamalarında performans ve verimliliği artırır.
S: MLPerf ölçütleri nedir?
C: MLPerf ölçütleri, makine öğrenimi sistemlerinin ve modellerinin farklı alanlarda ve görevlerdeki performansını değerlendirmek amacıyla kullanılan endüstri standardı ölçütlerdir.
S: Yapılandırılmış seyreklik nedir?
C: Yapılandırılmış seyreklik, verilerdeki seyreklik desenlerini belirleyip kullanarak AI modellerinde hesaplamaları azaltmaya yarayan bir tekniktir. Çıkarım görevlerinin verimliliğini ve hızını artırmaya yardımcı olur.
S: H200 GPU’ların önemi nedir?
C: NVIDIA’nın H200 GPU’ları, etkileyici bellek bant genişliği ve performans sunarak, generatif yapay zeka ve makine öğreniminde bellek-yoğun görevler için uygun hale gelir.
Kaynaklar:
– NVIDIA Resmi Web Sitesi: nvidia.com
