Teknologi AI dengan cepat menjadi penting di berbagai sektor, mulai dari layanan kesehatan hingga transportasi, dan banyak perusahaan yang ingin memanfaatkan kemampuannya demi keuntungan mereka. NVIDIA Cloud Partners memberikan dukungan penting kepada perusahaan yang memulai perjalanan AI mereka. Misalnya, NexGen Cloud menawarkan klien kesempatan untuk melakukan pembuktian konsep pada platform cloud Hyperstack, memungkinkan mereka mengevaluasi kinerja GPU terbaru NVIDIA sebelum berkomitmen penuh pada perjanjian supercloud berskala besar.

Ketika perusahaan beralih dari program percontohan AI ke produksi penuh, mereka menghadapi tantangan dalam menyeimbangkan laba atas investasi dan kepuasan pengguna. Model bahasa skala besar (LLM) merupakan inti dari tantangan ini, karena model tersebut memproses dan menghasilkan respons bahasa alami kepada pengguna. Kuncinya adalah mengelola throughput token untuk penerapan LLM agar dapat melayani lebih banyak pengguna secara efisien sekaligus memastikan pengalaman pengguna yang responsif dan menarik.

Evolusi LLM telah membuat penerapan menjadi rumit, terutama menyeimbangkan throughput dan interaksi pengguna. Perangkat lunak inferensi AI canggih dari NVIDIA dan kemampuan NVIDIA Blackwell menarik perhatian sebagai solusi untuk meningkatkan kinerja. Alat-alat ini mengatasi kompleksitas penerapan model seperti GPT MoE 1.8T, yang menampilkan subjaringan yang melakukan komputasi secara independen sebelum menggabungkan hasilnya, dan memungkinkan pemrosesan batch, paralelisasi, dan strategi pengelompokan. Hal ini perlu dipertimbangkan dengan cermat.

Terakhir, artikel ini membahas lebih dekat aspek teknis penerapan LLM, menjelaskan trade-off antara berbagai teknik paralelisasi dan dampaknya terhadap throughput GPU dan interaksi pengguna. Hal ini juga menyoroti pentingnya mengoptimalkan fase pra-pengisian dan dekode inferensi model untuk memaksimalkan pemanfaatan GPU dan menjaga pengalaman pengguna yang lancar. Produk NVIDIA seperti Blackwell dan NIM disajikan sebagai cara bagi organisasi untuk mengeksplorasi potensi inferensi sepenuhnya dan menemukan keseimbangan terbaik untuk kebutuhan spesifik mereka. saus: