- NVIDIAのH100 Tensor Core GPUとTensorRT-LLMソフトウェアは、Mixtral 8x7Bモデルにおいて、FP8精度を活用して記録的なパフォーマンスを示す。
- NVIDIAのH100 Tensor Core GPUとTensorRT-LLMソフトウェアは、Mixtral 8x7Bモデルで優れた性能を実証し、大規模言語モデル展開においてクエリ応答時間とスループットの最適化が重要。
- NVIDIAのHopperアーキテクチャによるH100 GPUは、FP8データ型をサポートし、TensorRT-LLMはFP8量子化をサポートしており、0.5秒の応答時間制限内で約50％のスループット向上を実現。
- H100 GPUとTensorRT-LLMの性能は、ストリーミングモードにおいても注目に値する。出力トークンが生成されるとすぐに結果を報告するアプローチにより、非常に低い平均出力トークンあたりの時間でも高いスループットを実現。
- TensorRT-LLMは、一般的なLLMの最適化を提供するオープンソースライブラリであり、NVIDIA Triton Inference ServerソフトウェアでMixtralをホスト可能。
私の意見：NVIDIAのH100 Tensor Core GPUとTensorRT-LLMソフトウェアの組み合わせは、大規模言語モデルの高性能推論において革新的な成果を示しています。特に、FP8精度の活用やストリーミングモードにおける効率的な処理は注目に値します。また、TensorRT-LLMのオープンソース性とNVIDIA Triton Inference Serverソフトウェアとの統合も、LLM推論の最適化において有益であると言えます。
元記事: https://blockchain.news/news/nvidia-h100-gpus-tensorrt-llm-performance-mixtral-8x7b