- NVIDIAのTensorRT-LLMが先進的な仮想デコーディング技術を使用して、Llama 3.3 70Bモデルの推論スループットを3倍に向上させる方法を紹介
- MetaのLlamaコレクションに加わった最新のLlama 3.3 70Bモデルは、NVIDIAのTensorRT-LLMにより大幅なパフォーマンス向上を達成
- TensorRT-LLMは、インフラエンススループットを最大化するためにいくつかの革新的な技術を使用
- 主な最適化には、飛行中のバッチ処理、KVキャッシング、およびカスタムFP8量子化が含まれている
- 飛行中のバッチ処理により、複数のリクエストを同時に処理することで、サービススループットを最適化
- 仮想デコーディングは、LLM推論を加速する強力な手法であり、TensorRT-LLMはさまざまな仮想デコーディング技術をサポート
- これらの技術は、内部測定によって大幅なスループット向上が実証されており、モデルのダウンロード、TensorRT-LLMのインストール、最適化されたTensorRTエンジンへのモデルチェックポイントのコンパイルなどの包括的なセットアップが提供されている
- NVIDIAは、AIテクノロジーを前進させるためにMetaや他のパートナーとの協力を通じて、オープンコミュニティAIモデルを向上させる取り組みを行っており、TensorRT-LLMの最適化はスループットの向上だけでなく、エネルギーコストの削減や総所有コストの向上も実現
私の考え：この記事では、NVIDIAのTensorRT-LLMがLlama 3.3 70Bモデルの推論スループットを向上させるための革新的な技術を紹介しています。特に飛行中のバッチ処理や仮想デコーディングなどの手法が効果的に使用されており、これらの最適化により大きな性能向上が達成されています。NVIDIAの取り組みは、AIテクノロジーの進化だけでなく、エネルギーコストや総所有コストの削減にも貢献しており、AIの効率的な展開を支援しています。
元記事: https://blockchain.news/news/nvidia-enhances-llama-3-3-70b-model-performance-with-tensorrt-llm