NVIDIA und Meta: Llama 3.1 und die Optimierung von LLM-Inferenz

Einführung

Die ständige Weiterentwicklung im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) und insbesondere der großen Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) hat die Art und Weise verändert, wie wir mit digitalen Systemen interagieren. Ein bemerkenswertes Beispiel für diese Entwicklung ist die Zusammenarbeit zwischen NVIDIA und Meta zur Optimierung der Inferenzleistung von LLMs. Eine der neuesten Errungenschaften in diesem Bereich ist die Optimierung des Llama 3.1-Modells von Meta, das auf 16.000 NVIDIA H100-GPUs trainiert wurde und nun mit TensorRT-LLM beschleunigt wird.

TensorRT-LLM: Eine Übersicht

NVIDIA TensorRT-LLM ist eine offene Bibliothek, die darauf abzielt, die Inferenzleistung der neuesten LLMs auf NVIDIA-GPUs zu beschleunigen und zu optimieren. Diese Lösung ist nun öffentlich zugänglich und kann kostenlos auf GitHub heruntergeladen werden. TensorRT-LLM wurde entwickelt, um die Komplexität der Arbeit mit großen Modellen zu reduzieren und Entwicklern eine intuitive Python-API zur Verfügung zu stellen, um neue Modelle zu definieren und zu erstellen.

Optimierungstechniken und Leistungssteigerungen

Die Optimierung von LLMs ist eine Herausforderung aufgrund ihrer Größe und Komplexität. TensorRT-LLM integriert eine Vielzahl von Optimierungstechniken wie Kernel-Fusion, Quantisierung und in-flight Batching, um die Effizienz zu maximieren. Diese Techniken helfen, die Rechenleistung zu steigern und gleichzeitig die Kosten und den Energieverbrauch zu senken.

Kernel-Fusion und In-flight Batching

Kernel-Fusion ist eine Technik, bei der mehrere Operationen zu einem einzigen Kernel zusammengefasst werden, um die Anzahl der Speicheroperationen zu reduzieren und die Ausführungsgeschwindigkeit zu erhöhen. In-flight Batching ermöglicht es, neue Anfragen zu bearbeiten, während andere noch in Bearbeitung sind, was die GPU-Auslastung verbessert und den Durchsatz erhöht.

Quantisierung

Die Quantisierung reduziert die Präzision der Modellgewichte und -aktivierungen, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen. NVIDIA H100-GPUs unterstützen die FP8-Quantisierung, die den Speicherverbrauch erheblich reduziert und die Inferenzgeschwindigkeit erhöht.

Leistungssteigerungen durch H100-GPUs

Die neuesten Benchmarks zeigen beeindruckende Leistungssteigerungen durch den Einsatz von NVIDIA H100-GPUs in Kombination mit TensorRT-LLM. Beispielsweise ist die Inferenzleistung des Llama 3.1-Modells auf H100-GPUs um das Vierfache schneller als auf A100-GPUs. Diese Verbesserungen führen zu erheblichen Kosteneinsparungen und einer Reduzierung des Energieverbrauchs.

Einblicke in die Zusammenarbeit mit Meta

Meta hat das Llama 3.1-Modell entwickelt, das 405 Milliarden Parameter umfasst und auf 16.000 NVIDIA H100-GPUs trainiert wurde. Die Zusammenarbeit mit NVIDIA und die Verwendung von TensorRT-LLM haben es ermöglicht, die Inferenzleistung dieses Modells erheblich zu steigern. Dies bedeutet, dass das Modell in der Lage ist, 400 Token pro Sekunde pro Knoten und 37 Token pro Sekunde pro Benutzer zu verarbeiten.

Anwendungsbeispiele und zukünftige Entwicklungen

Die Einsatzmöglichkeiten von LLMs sind vielfältig und reichen von der Beantwortung einfacher Fragen in Chatbots bis hin zur Generierung komplexer Texte oder Code-Segmente. Mit den kontinuierlichen Verbesserungen und Optimierungen durch TensorRT-LLM und die leistungsstarken H100-GPUs können Unternehmen diese Modelle effizienter und kostengünstiger einsetzen.

Fazit

Die Optimierung der Inferenzleistung von großen Sprachmodellen ist ein entscheidender Faktor für ihre breite Anwendung in verschiedenen Branchen. Die Zusammenarbeit zwischen NVIDIA und Meta bei der Entwicklung und Optimierung des Llama 3.1-Modells zeigt das enorme Potenzial dieser Technologien. Mit TensorRT-LLM und den leistungsstarken H100-GPUs können Unternehmen die Leistungsfähigkeit von LLMs nutzen, um innovative Lösungen zu entwickeln und ihre Geschäftsprozesse zu optimieren.

Bibliographie

https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-tensorrt-llm-supercharges-large-language-model-inference-on-nvidia-h100-gpus/ https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM https://developer.nvidia.com/tensorrt https://twitter.com/NVIDIAAIDev/status/1782461330668036514 https://developer.nvidia.com/blog/optimizing-inference-on-llms-with-tensorrt-llm-now-publicly-available/ https://www.linkedin.com/posts/jayrodge_opensource-model-genai-activity-7194705898152345600-LkhQ https://developer.nvidia.com/blog/achieving-top-inference-performance-with-the-nvidia-h100-tensor-core-gpu-and-nvidia-tensorrt-llm/ https://twitter.com/NVIDIAAIDev/status/1700216689319682217