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NVIDIA RTX顯卡AI推理提速5倍 輕松搞定大模型

20231117 來源:驅(qū)動(dòng)精靈 作者:驅(qū)動(dòng)小精靈

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11月16日消息,正在舉行的微軟Iginte全球技術(shù)大會(huì)上,微軟發(fā)布一系列AI相關(guān)的全新優(yōu)化模型、開發(fā)工具資源,幫助開發(fā)者更深入地釋放硬件性能,拓展AI場(chǎng)景。

尤是對(duì)于當(dāng)下在AI領(lǐng)域占據(jù)絕對(duì)主導(dǎo)地位的NVIDIA來說,微軟這次送上了一份大禮包,無論是面向OpenAI Chat API的TensorRT-LLM封裝接口,還是RTX驅(qū)動(dòng)的性能改進(jìn)DirectML for Llama 2,以及其他熱門大語言模型(LLM),都可以在NVIDIA硬件上獲得更好的加速和應(yīng)用。

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其中,TensorRT-LLM是一款用于加速LLM推理的庫(kù),可大大提升AI推理性能,還在不斷更以支持越來越多的語言模型,而且它還是開源的。

就在10月份,NVIDIA也發(fā)布了面向Windows平臺(tái)的TensorRT-LLM,在配備RTX 30/40系列GPU顯卡的臺(tái)式機(jī)、筆記本上,只要顯存不少于8GB,就可以更輕松地完成要求嚴(yán)苛的AI工作負(fù)載。

 

現(xiàn)在,Tensor RT-LLM for Windows可以通過全新的封裝接口,與 OpenAI 廣受歡迎的聊天 API 兼容,因此可以在本地直接運(yùn)行各種相關(guān)應(yīng)用,而不需要連接云端,有利于在 PC 上保留私人和專有數(shù)據(jù),防范隱私泄露。

只要是針對(duì)TensorRT-LLM優(yōu)化過的大語言模型,都可以與這一封裝接口配合使用,包括Llama 2、Mistral、NV LLM,等等。

 

對(duì)于開發(fā)者來說,無需繁瑣的代碼重寫和移植,只需修改一兩行代碼,就可以讓AI應(yīng)用在本地快速執(zhí)行。

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本月底還會(huì)有TensorRT-LLM v0.6.0版本更新,將會(huì)在RTX GPU上帶來最多達(dá)5倍的推理性能提升,并支持更多熱門的 LLM,包括全新的70億參數(shù)Mistral、80億參數(shù)Nemotron-3,讓臺(tái)式機(jī)和筆記本也能隨時(shí)、快速、準(zhǔn)確地本地運(yùn)行LLM。

 

根據(jù)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),RTX 4060顯卡搭配TenroRT-LLM,推理性能可以跑到每秒319 tokens,相比其他后端的每秒61 tokens提速足足4.2倍。

RTX 4090則可以從每秒tokens加速到每秒829 tokens,提升幅度達(dá)2.8倍。

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基于強(qiáng)大的硬件性能、豐富的開發(fā)生態(tài)、廣闊的應(yīng)用場(chǎng)景,NVIDIA RTX正成為本地端側(cè)AI不可或缺的得力助手,而越來越豐富的優(yōu)化、模型和資源,也在加速AI功能、應(yīng)用在上億臺(tái)RTX PC上的普及。

目前已經(jīng)有400多個(gè)合作伙伴發(fā)布了支持RTX GPU加速的AI應(yīng)用、游戲,而隨著模型易用性的不斷提高,相信會(huì)有越來越多的AIGC功能出現(xiàn)在Windows PC平臺(tái)上。

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