Entregando Saltos Masivos en Rendimiento para Inferencia de Mezcla de Expertos en NVIDIA Blackwell
Imagen generada por Gemini AI
Los modelos de inteligencia artificial están alcanzando niveles de capacidad cada vez más altos, lo que provoca un aumento en la frecuencia de interacciones tanto de consumidores como de empresas. Este incremento en el uso se traduce en un notable aumento en la cantidad de tokens procesados, lo que subraya la creciente dependencia de la inteligencia artificial para diversas tareas. Las organizaciones pueden necesitar ajustar sus estrategias de gestión de tokens para adaptarse a esta tendencia.
NVIDIA ha desvelado mejoras significativas en el rendimiento para la inferencia de Mixture of Experts (MoE) en su última arquitectura Blackwell, prometiendo revolucionar el despliegue de modelos de IA.
La arquitectura Blackwell admite modelos MoE que pueden activar dinámicamente diferentes subconjuntos de parámetros según los datos de entrada, optimizando la eficiencia computacional. El nuevo Tensor Core de Blackwell de NVIDIA está diseñado para acelerar las cargas de trabajo de MoE, con benchmarks iniciales que indican mejoras de rendimiento de hasta 10 veces en comparación con arquitecturas anteriores, gracias a un procesamiento paralelo mejorado y una gestión de memoria optimizada.
Las empresas que utilicen modelos MoE pueden esperar una reducción de la latencia y un aumento del rendimiento, lo que permite análisis en tiempo real y una toma de decisiones más rápida. El SDK actualizado de NVIDIA incluye algoritmos optimizados para facilitar el despliegue de modelos complejos.
Los analistas de la industria sugieren que estas mejoras podrían cambiar significativamente la implementación de la IA, particularmente en finanzas, atención médica y sistemas autónomos, permitiendo el procesamiento rápido de grandes volúmenes de datos con alta precisión.
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📰 Fuente original: https://developer.nvidia.com/blog/delivering-massive-performance-leaps-for-mixture-of-experts-inference-on-nvidia-blackwell/
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