要約:
- データセンターインフラの需要が増しており、大規模な言語モデルのトレーニングとLLMパワードのリアルタイムサービス提供が課題となっている。
- NVIDIAプラットフォームはMLPerf Inference v4.1で優れたパフォーマンスを示し、BlackwellプラットフォームはH100 Tensor Core GPUよりも4倍の性能を発揮。
- MoEモデルは人気があり、多様な質問に答える能力があり、密なモデルよりも効率的である。
- LLMの成長により、推論リクエストの処理により多くのコンピューティングリソースが必要となっている。
- トリトン推論サーバーはAIモデルの展開時間を短縮し、所有コストを削減する機能を提供。
- NVIDIA JetsonプラットフォームはエッジAIとロボティクスに適しており、GPT-J LLMワークロードにおいて6億パラメータモデルを実行可能。
感想:
データセンターからエッジまで、NVIDIAプラットフォームは幅広いワークロードで優れたパフォーマンスを示しており、LLMの発展に貢献している。特にMoEモデルの活用やトリトン推論サーバーの機能は、AIモデルの効率的な展開に重要であり、NVIDIAの持続的なソフトウェア開発により性能が向上している点も評価できる。
元記事: https://blogs.nvidia.com/blog/mlperf-inference-benchmark-blackwell/