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

NVIDIA Memperkenalkan Pemrosesan Paralel Helix untuk Enhance AI

Generatived

10/7/25, 09.00

Sistem Blackwell NVIDIA mengatasi tantangan aplikasi AI modern yang membutuhkan pengelolaan data dalam jumlah besar dan respons yang cepat. Pengenalan Helix Parallelism, yang dikembangkan bekerja sama dengan Blackwell, merupakan kemajuan besar dalam teknologi AI. Teknik baru ini secara signifikan meningkatkan jumlah pengguna yang dapat ditangani oleh agen AI secara bersamaan, meningkatkan kapasitas pemrosesan pengguna bersamaan hingga 32 kali lipat pada latency tertentu dibandingkan dengan teknik pemrosesan paralel tradisional.

Efisiensi dekode real-time sistem AI terhambat oleh dua hambatan utama: streaming cache kunci-nilai (KV) dan pemuatan bobot jaringan umpan maju (FFN) dari DRAM. Strategi paralelisasi tradisional kesulitan mengoptimalkan hambatan ini secara bersamaan. Namun, Helix Parallelism memecahkan masalah ini dengan menerapkan strategi sharding hibrida yang memisahkan strategi paralelisasi atensi dan FFN ke dalam alur temporal. Pendekatan ini secara efektif mengatasi tantangan streaming cache KV dan pemuatan hambatan bobot FFN yang muncul saat mendekode konteks dengan jutaan token.

Alur eksekusi Helix Parallelism dirancang untuk memaksimalkan pemanfaatan GPU dan meminimalkan latency. Dengan melakukan sharding cache KV dan menerapkan Tensor Parallelism dengan cara yang menghindari duplikasi antar GPU, Helix mencapai komputasi atensi yang efisien. Strategi ini juga mencakup Helix Overlapped Pipeline Batchwise (HOP-B), sebuah teknik pipelining yang sangat teliti, untuk lebih mengurangi latency antar-token dengan melakukan komunikasi dan komputasi yang tumpang tindih. Pada fase FFN, GPU yang sama digunakan kembali untuk mengeksekusi blok FFN tanpa waktu idle, menunjukkan fleksibilitas dan efisiensi strategi Helix.

Hasil simulasi pada perangkat keras Blackwell NVIDIA menunjukkan bahwa Helix Parallelism menetapkan tolok ukur performa baru dalam dekode model bahasa skala besar (LLM) konteks panjang. Teknik ini mencapai throughput tinggi dengan latency rendah, yang secara signifikan meningkatkan interaksi pengguna dan skalabilitas sistem. Seiring NVIDIA terus menyempurnakan optimasi ini untuk kerangka kerja inferensi, Helix Parallelism merupakan pengembangan yang menjanjikan untuk melayani model AI yang skalabel tanpa mengorbankan performa real-time.

Bagikan artikel ini:

Tin tức mới nhất
NVIDIAがAI評価指標発表

NVIDIAがAI評価指標発表

24/9/26, 07.00

NVIDIA(米国カリフォルニア州)は、自律型AIエージェントの性能を測定する評価フレームワークの分析結果を公表した。

NVIDIAがCT解析基盤発表

NVIDIAがCT解析基盤発表

24/9/26, 07.00

NVIDIA(米国カリフォルニア州)は、3D CT検査の画像解析に特化したAIモデル『NV-Reason-CT』を発表した。

MSがFoundry機能拡充

MSがFoundry機能拡充

24/9/26, 07.00

Microsoft(米国ワシントン州)は、AIエージェント構築プラットフォーム『Microsoft Foundry』の機能強化を発表した。

NVIDIAが複数GPU推論機能を発表

NVIDIAが複数GPU推論機能を発表

23/9/26, 07.00

NVIDIA(米国カリフォルニア州)は、生成AIの推論処理を複数のGPUに分散させて高速化する新機能「TensorRTマルチデバイス推論」およびその基盤となる「Dynamo-Triton」の最新版を公表した。

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
NVIDIAがAI評価指標発表

NVIDIAがAI評価指標発表

24/9/26, 07.00

NVIDIA(米国カリフォルニア州)は、自律型AIエージェントの性能を測定する評価フレームワークの分析結果を公表した。

NVIDIAがCT解析基盤発表

NVIDIAがCT解析基盤発表

24/9/26, 07.00

NVIDIA(米国カリフォルニア州)は、3D CT検査の画像解析に特化したAIモデル『NV-Reason-CT』を発表した。

MSがFoundry機能拡充

MSがFoundry機能拡充

24/9/26, 07.00

Microsoft(米国ワシントン州)は、AIエージェント構築プラットフォーム『Microsoft Foundry』の機能強化を発表した。

NVIDIAが複数GPU推論機能を発表

NVIDIAが複数GPU推論機能を発表

23/9/26, 07.00

NVIDIA(米国カリフォルニア州)は、生成AIの推論処理を複数のGPUに分散させて高速化する新機能「TensorRTマルチデバイス推論」およびその基盤となる「Dynamo-Triton」の最新版を公表した。

bottom of page