加州大学圣地亚哥实验室通过NVIDIA DGX B200系统推动生成式人工智能研究
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内容提要
加州大学圣地亚哥分校的Hao AI实验室获得NVIDIA DGX B200系统，提升了大语言模型推理研究。该系统加速了FastVideo和Lmgame基准，推动低延迟LLM服务的探索。研究人员通过分离预填充和解码任务，优化了系统性能，改善了用户体验。
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关键要点
- 加州大学圣地亚哥分校的Hao AI实验室获得NVIDIA DGX B200系统，提升大语言模型推理研究。
- DGX B200是NVIDIA最强大的AI系统之一，能够加速研究和实验。
- Hao AI实验室的两个项目FastVideo和Lmgame基准正在利用DGX B200加速。
- FastVideo旨在根据文本提示生成五秒的视频，Lmgame基准测试大语言模型在流行游戏中的表现。
- 研究人员探索低延迟LLM服务的新方法，以实现实时响应。
- 分离推理是一种优化大规模LLM服务引擎的方法，确保系统吞吐量和用户请求的低延迟。
- DistServe提出了“goodput”这一新指标，强调在满足用户延迟目标的同时优化吞吐量。
- 通过将预填充和解码任务分配到不同的GPU上，研究人员提高了goodput，消除了资源竞争。
- NVIDIA Dynamo是一个开源框架，旨在以最高效率和最低成本加速和扩展生成AI模型。
- UC San Diego正在进行跨部门合作，利用NVIDIA DGX B200优化多个研究项目。
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