- NVIDIAのH100 Tensor Core GPUとTensorRT-LLMソフトウェアは、FP8精度を活用してMixtral 8x7Bモデルで記録的なパフォーマンスを実証
- 大規模言語モデル（LLM）の拡大に伴い、効率的かつ費用対効果の高いパフォーマンスソリューションの必要性が高まっている
- Mixtral 8x7BモデルはMistral AIによって開発され、Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用
- TensorRT-LLMはFP8量子化をサポートし、モデルの重みをFP8に変換して高度にチューニングされたFP8カーネルを使用可能に
- ストリーミングモードでは、H100 GPUとTensorRT-LLMのパフォーマンスが注目される
- TensorRT-LLMは一般的なLLM最適化を含むオープンソースライブラリで、NVIDIA Triton Inference Serverソフトウェアでホスト可能
私の考え：NVIDIAのH100 Tensor Core GPUとTensorRT-LLMソフトウェアのMixtral 8x7Bモデルにおける記録的なパフォーマンスは、大規模言語モデルの進化において重要な意義を持つ。特に、FP8精度やストリーミングモードにおける高いスループットなど、最適化された技術の活用は注目に値する。TensorRT-LLMのオープンソースライブラリも、LLM推論の最適化に貢献しており、今後のAI分野の発展に期待が高まる。
元記事: https://blockchain.news/news/nvidia-h100-gpus-tensorrt-llm-performance-mixtral-8x7b