top of page
Generatif (Beta) |. Memberikan berita dan tren terkini dalam AI generatif
logo.png

NVIDIA GH200 NVL32 mempercepat model bahasa besar

Generatived

27/9/24, 13.30

Kemajuan terbaru dalam teknologi AI telah secara signifikan meningkatkan daya tanggap model bahasa skala besar (LLM), yang penting untuk aplikasi yang memerlukan interaksi cepat, seperti bot suara dan asisten pengkodean. Metrik utama untuk peningkatan ini adalah waktu untuk token pertama (TTFT). Ini mengukur kecepatan sejak permintaan pengguna diterima hingga LLM mulai menghasilkan respons. Seiring berkembangnya LLM, kemampuannya untuk menangani kueri yang lebih panjang dalam lebih banyak konteks meningkat, dengan beberapa model kini mampu menangani masukan sepanjang sebuah novel.

NVIDIA mengumumkan GH200 NVL32, sistem baru yang memanfaatkan 32 Superchip Grace Hopper yang terhubung melalui sistem sakelar NVLink untuk meningkatkan kinerja TTFT. Sistem ini dirancang untuk memenuhi kebutuhan LLM modern, seperti keluarga Llama 3.1, yang mencakup model dengan hingga 405 miliar parameter. Dengan memanfaatkan pengoptimalan TensorRT-LLM, sistem GH200 NVL32 mencapai TTFT yang dipublikasikan paling cepat untuk model ini, bahkan pada konteks yang panjang.

Arsitektur sistem GH200 NVL32 memungkinkan sinkronisasi data yang efisien di beberapa GPU, yang merupakan faktor kunci dalam mempercepat TTFT. Hal ini sangat penting untuk model seperti Llama 3.1 405B, yang memerlukan daya komputasi yang signifikan karena banyaknya parameter. Struktur GPU-ke-GPU dengan bandwidth tinggi dan latensi rendah meminimalkan waktu sinkronisasi, mempercepat komputasi, dan meningkatkan pengalaman pengguna secara real-time.

Komitmen NVIDIA terhadap inovasi tidak hanya mencakup perangkat keras, karena perusahaan terus mengembangkan teknik dan optimalisasi baru untuk meningkatkan kinerja inferensi. Kemajuan ini membuat kemampuan AI yang kuat menjadi lebih mudah diakses dan hemat biaya, sehingga memberikan manfaat bagi ekosistem NVIDIA yang lebih luas, termasuk jutaan pengembang dan basis instalasi GPU yang luas. Ke depan, platform NVIDIA Blackwell GB200 NVL72 diharapkan dapat lebih meningkatkan kemampuan komputasi guna memenuhi permintaan yang terus meningkat akan AI generatif dan alur kerja agen yang kompleks.

Bagikan artikel ini:

Tin tức mới nhất
マイクロソフト、Claude Opus 5.5の提供を開始

マイクロソフト、Claude Opus 5.5の提供を開始

24/9/26, 07.00

Microsoft(ワシントン州)は、Anthropicが開発した最新AIモデル「Claude Opus 5.5」を開発者向けプラットフォーム「Microsoft Foundry」上で一般提供開始した。

マイクロソフト、AIエージェント実行基盤を提供

マイクロソフト、AIエージェント実行基盤を提供

24/9/26, 07.00

Microsoft(ワシントン州)は、自律型AIエージェントの安全な実行と統制を両立する新機能「Azure Container Apps Sandboxes」の一般提供を開始した。

マイクロソフト、AI犯罪基盤を妨害

マイクロソフト、AI犯罪基盤を妨害

24/9/26, 07.00

Microsoft(ワシントン州)は、サイバー犯罪プラットフォーム「EvilTokens」のインフラを妨害・無効化したと発表した。

NVIDIAがMoE高速化手法発表

NVIDIAがMoE高速化手法発表

24/9/26, 07.00

NVIDIA(米国カリフォルニア州)は、大規模言語モデルやバイオ基盤モデルに向けたMoE(Mixture-of-Experts)アーキテクチャの学習効率化手法を公開した。

Copyright © 2024 Generatived - All right Reserved.

Bagikan artikel ini:

Bagikan artikel ini:

Generatived

Hãy theo dõi chúng tôi

  • Facebook
  • X

Bahasa

Generatived là dịch vụ cung cấp thông tin và xu hướng chuyên về Generative AI. Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để cung cấp thông tin về thế giới đang thay đổi nhanh chóng.

Generatived AI Logo

Generatived adalah layanan yang memberikan informasi dan tren khusus dalam AI Generatif. Kami akan melakukan yang terbaik untuk menyampaikan informasi tentang dunia yang berubah dengan cepat.

  • Facebook
  • X

Ikuti kami

Bahasa

Berita terkini
マイクロソフト、Claude Opus 5.5の提供を開始

マイクロソフト、Claude Opus 5.5の提供を開始

24/9/26, 07.00

Microsoft(ワシントン州)は、Anthropicが開発した最新AIモデル「Claude Opus 5.5」を開発者向けプラットフォーム「Microsoft Foundry」上で一般提供開始した。

マイクロソフト、AIエージェント実行基盤を提供

マイクロソフト、AIエージェント実行基盤を提供

24/9/26, 07.00

Microsoft(ワシントン州)は、自律型AIエージェントの安全な実行と統制を両立する新機能「Azure Container Apps Sandboxes」の一般提供を開始した。

マイクロソフト、AI犯罪基盤を妨害

マイクロソフト、AI犯罪基盤を妨害

24/9/26, 07.00

Microsoft(ワシントン州)は、サイバー犯罪プラットフォーム「EvilTokens」のインフラを妨害・無効化したと発表した。

NVIDIAがMoE高速化手法発表

NVIDIAがMoE高速化手法発表

24/9/26, 07.00

NVIDIA(米国カリフォルニア州)は、大規模言語モデルやバイオ基盤モデルに向けたMoE(Mixture-of-Experts)アーキテクチャの学習効率化手法を公開した。

bottom of page