Luisa Crawford
25 janvier 2025 16:32
Nvidia présente des solutions intégrales visant à optimiser l’inférence de l’IA, améliorer les performances, favoriser l’évolutivité et accroître l’efficacité avec des innovations telles que le serveur d’inférence Triton et Tensorrt-llm.
Le développement rapide des applications d’intelligence artificielle a considérablement renforcé les exigences des développeurs, qui doivent offrir des performances élevées tout en gérant la complexité opérationnelle et les coûts. NVIDIA répond à ces besoins en proposant des solutions complètes intégrant à la fois le matériel et les logiciels, redéfinissant ainsi les capacités d’inférence de l’IA.
Facilité de déploiement de l’inférence à haut débit et à faible latence
Il y a six ans, NVIDIA a lancé le serveur d’inférence Triton pour faciliter le déploiement de modèles d’IA sur diverses plateformes. Cette solution open source est devenue essentielle pour les entreprises cherchant à rationaliser l’inférence de l’IA, la rendant ainsi plus rapide et évolutive. En parallèle, Nvidia propose aussi Tensorrt pour optimiser le deep learning et NVIDIA NIM pour des déploiements de modèles flexibles.
Optimisations pour les charges de travail d’inférence IA
L’inférence de l’IA nécessite une approche sophistiquée, alliant une infrastructure avancée à un logiciel performant. Alors que la complexité des modèles augmente, la bibliothèque Tensorrt-LLM de NVIDIA offre des fonctionnalités de pointe pour optimiser les performances, tels que le préfacture et les optimisations de cache, le pré-gunked préfilé et le décodage spéculatif. Ces technologies permettent aux développeurs d’obtenir des gains significatifs en vitesse et en évolutivité.
Améliorations pour l’inférence multi-GPU
NVIDIA a fait des avancées significatives dans l’inférence multi-GPU, grâce à des innovations comme le protocole de communication multishot et le parallélisme de pipeline, augmentant ainsi l’efficacité de la communication et permettant une plus grande concurrence. Le développement de domaines NVLink améliore encore la bande passante, permettant une réactivité quasi immédiate dans les applications d’IA.
Quantification et traitement en précision réduite
L’optimiseur de modèle NVIDIA TENSORT exploite la quantification FP8 pour améliorer les performances sans sacrifier la précision. Une optimisation complète de la pile garantit une efficacité élevée sur divers appareils, illustrant l’engagement de Nvidia à améliorer les capacités de déploiement de l’IA.
Évaluation des performances d’inférence
Les plateformes de Nvidia obtiennent systématiquement d’excellents résultats dans les benchmarks d’inférence MLPERF, ce qui témoigne de leurs performances de pointe. Des tests récents montrent que le GPU Nvidia Blackwell offre jusqu’à 4 fois la performance de ses prédécesseurs, soulignant l’impact des innovations architecturales de Nvidia.
Avenir de l’inférence de l’IA
Le domaine de l’inférence de l’IA évolue rapidement, avec Nvidia à la pointe grâce à des architectures novatrices comme Blackwell, qui soutient les applications d’IA en temps réel à grande échelle. Les tendances émergentes telles que les modèles hybrides et les calculs basés sur les tests promettent d’apporter davantage d’améliorations aux capacités de l’IA.
Pour plus d’informations sur les solutions d’inférence IA de NVIDIA, veuillez consulter le blog officiel de Nvidia.
Source de l’image: Shutterstock
Résumé: Nvidia met en avant ses solutions avancées pour optimiser l’inférence de l’IA, offrant des outils tels que le serveur Triton et Tensorrt-LLM. Ces innovations répondent aux défis posés par la complexité croissante des modèles d’IA, garantissant des performances élevées et une efficacité dans le déploiement, tout en se préparant pour un avenir favorable au développement de l’IA.
