英偉達(dá)打破AI推理性能紀(jì)錄:DeepSeek-R1模型創(chuàng)滿血世界紀(jì)錄,AI時(shí)代再提速
隨著人工智能(AI)技術(shù)的飛速發(fā)展,英偉達(dá)作為全球領(lǐng)先的計(jì)算公司,再次以其強(qiáng)大的技術(shù)實(shí)力打破AI推理性能的世界紀(jì)錄。在近日舉行的 NVIDIA GTC 2025 上,英偉達(dá)推出全新的 NVIDIA Blackwell DGX 系統(tǒng),以其卓越的DeepSeek-R1模型推理性能引領(lǐng)業(yè)界潮流。
DeepSeek-R1 模型作為英偉達(dá)新一代的大模型推理技術(shù),其滿血吞吐量達(dá)到了每用戶每秒超 250 token,系統(tǒng)最高吞吐量突破每秒 3 萬 token。這一驚人的性能提升,得益于英偉那最新的 Blackwell Ultra GPU 和 Blackwell GPU 的強(qiáng)大算力,以及英偉達(dá)在軟硬件方面的卓越整合。
Blackwell DGX 系統(tǒng)的單節(jié)點(diǎn)配置采用了 DGX B200(8 塊 GPU)與 DGX H200(8 塊 GPU),測(cè)試參數(shù)依然采用 TensorRT-LLM 內(nèi)部版本,輸入 1024 token / 輸出 2048 token。這種配置下的并發(fā)計(jì)算精度達(dá)到了 FP4 和 FP8 精度,這使得 DeepSeek-R1 模型在推理時(shí)的性能表現(xiàn)更為出色。
與 Hopper 架構(gòu)的模型相比,Blackwell 架構(gòu)與 TensorRT 軟件相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了顯著的推理性能提升。英偉達(dá)表示,通過這種方式,包括 DeepSeek-R1、Llama 3.1 405B 和 Llama 3.3 70B 在內(nèi)的模型,已經(jīng)提供了超過三倍的推理吞吐量提升。
值得注意的是,在對(duì)這些模型進(jìn)行量化以利用低精度計(jì)算優(yōu)勢(shì)時(shí),確保精度損失最小化是生產(chǎn)部署的關(guān)鍵。在 DeepSeek-R1 模型上,相較于 FP8 基準(zhǔn)精度,TensorRT Model Optimizer 的 FP4 訓(xùn)練后量化(PTQ)技術(shù)在不同數(shù)據(jù)集上僅產(chǎn)生微乎其微的精度損失,這無疑證明了英偉納在量化技術(shù)方面的領(lǐng)先地位。
AI時(shí)代的發(fā)展離不開高性能計(jì)算設(shè)備的支持,而英偉達(dá)的Blackwell DGX系統(tǒng)的推出無疑為AI時(shí)代的發(fā)展注入了新的動(dòng)力。隨著AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用,各行各業(yè)對(duì)高性能計(jì)算設(shè)備的需求也在不斷增長(zhǎng)。Blackwell DGX系統(tǒng)的推出,不僅滿足了這一市場(chǎng)需求,同時(shí)也為AI時(shí)代的進(jìn)一步發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。
總的來說,英偉達(dá)的Blackwell DGX系統(tǒng)的推出,無疑將為AI時(shí)代的進(jìn)一步發(fā)展帶來積極的影響。通過不斷的技術(shù)創(chuàng)新和突破,英偉達(dá)將繼續(xù)引領(lǐng)AI領(lǐng)域的發(fā)展,為全球用戶提供更高效、更可靠的計(jì)算解決方案。
在未來的發(fā)展中,我們期待看到英偉達(dá)在AI領(lǐng)域的更多突破和創(chuàng)新,為全球用戶帶來更多便利和價(jià)值。同時(shí),我們也期待著AI技術(shù)在更多領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展,為人類社會(huì)帶來更多的可能性。
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