NVIDIA Blackwell 在 MLPerf 推理首秀中为生成式 AI 树立新标准
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内容提要
NVIDIA的Blackwell GPU在Llama 2 70B上提供了高达4倍的性能，Hopper架构在AI基准测试中取得了进展。Blackwell平台使用了第二代Transformer引擎和FP4张量核心，以提高性能。多GPU计算对于满足大型语言模型（LLMs）的实时延迟要求是必要的。NVIDIA合作伙伴也提交了可靠的MLPerf推理结果。NVIDIA平台，包括Hopper架构、Jetson平台和Triton推理服务器，在性能上取得了显著的提升。Jetson AGX Orin在GPT-J LLM工作负载上实现了吞吐量和延迟的改进。NVIDIA平台在数据中心和边缘展示了多样性和领先的性能。
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关键要点
- NVIDIA的Blackwell GPU在Llama 2 70B上提供了高达4倍的性能提升。
- Hopper架构在AI基准测试中取得了显著进展。
- 多GPU计算是满足大型语言模型实时延迟要求的必要条件。
- NVIDIA的H200 Tensor Core GPU在数据中心基准测试中表现出色。
- MoE模型因其高效性和多样性而受到欢迎。
- NVIDIA NVLink和NVSwitch为GPU之间提供高带宽通信，支持大规模推理。
- 10家NVIDIA合作伙伴提交了可靠的MLPerf推理结果，展示了NVIDIA平台的广泛可用性。
- NVIDIA平台持续进行软件开发，性能和功能每月都有所提升。
- Triton推理服务器帮助降低AI模型的总拥有成本，并缩短模型部署时间。
- NVIDIA Jetson平台在边缘计算中实现了6.2倍的吞吐量提升和2.4倍的延迟改善。
- NVIDIA平台在所有基准测试中展示了多样性和领先的性能。
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