Entregando Saltos de Desempenho Massivos para Inferência de Mistura de Especialistas na NVIDIA Blackwell
Imagem gerada por Gemini AI
Os modelos de IA estão se tornando cada vez mais capazes, o que tem levado a um aumento na frequência de interações tanto por parte de consumidores quanto de empresas. Esse crescimento no uso resulta em um aumento significativo no número de tokens processados, evidenciando a crescente dependência da inteligência artificial para uma variedade de tarefas. As organizações podem precisar ajustar suas estratégias de gerenciamento de tokens para se adaptar a essa tendência.
A NVIDIA revelou melhorias significativas de desempenho para a inferência de Mixture of Experts (MoE) em sua mais recente arquitetura Blackwell, prometendo revolucionar a implantação de modelos de IA.
A arquitetura Blackwell suporta modelos MoE que podem ativar dinamicamente diferentes subconjuntos de parâmetros com base nos dados de entrada, otimizando a eficiência computacional. O novo Tensor Core Blackwell da NVIDIA foi projetado para acelerar cargas de trabalho MoE, com benchmarks iniciais indicando melhorias de desempenho de até 10x em comparação com arquiteturas anteriores, graças ao processamento paralelo aprimorado e à gestão de memória otimizada.
As empresas que utilizam modelos MoE podem esperar redução de latência e aumento de throughput, possibilitando análises em tempo real e tomada de decisões mais rápidas. O SDK atualizado da NVIDIA inclui algoritmos otimizados para facilitar a implantação de modelos complexos.
Analistas do setor sugerem que essas melhorias podem mudar significativamente a implementação de IA, especialmente em finanças, saúde e sistemas autônomos, permitindo o processamento rápido de grandes volumes de dados com alta precisão.
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📰 Fonte original: https://developer.nvidia.com/blog/delivering-massive-performance-leaps-for-mixture-of-experts-inference-on-nvidia-blackwell/
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