要約:
- 大規模言語モデルとそれらが推進するアプリケーションは、組織がデータの貯蔵庫からより深い洞察を得る機会を提供し、新しいクラスのアプリケーションを構築することを可能にする。
- NVIDIAは、継続的なパフォーマンスの向上を推進し、基盤投資のリターンを向上させるために、状態-of-the-artコミュニティモデルを定期的に最適化している。
- 最近のMLPerf推論4.1において、NVIDIAはBlackwellプラットフォームで初めての提出を行い、前世代よりも4倍のパフォーマンスを提供した。
- 並列技術は、最大のパフォーマンスを得るために頑丈なGPU間インターコネクトファブリックを必要とし、NVIDIA H200 Tensor Core GPUは第4世代NVLinkを備えている。
- テンソル並列化は、最小のレイテンシシナリオで5倍以上のスループットを提供し、パイプライン並列化は最大スループットのユースケースで50%以上のパフォーマンス向上をもたらす。
感想:
この技術記事では、NVIDIAが最新の大規模言語モデルにおいてパフォーマンスを向上させる取り組みとその成果が紹介されています。並列技術やテンソル並列化、パイプライン並列化などの最適化手法が紹介され、GPU間通信の重要性も強調されています。NVIDIAの取り組みは顧客に価値ある成果を提供し、ROIを向上させることが示されています。
元記事: https://blogs.nvidia.com/blog/llm-inference-roi/