NvidiaAI發(fā)布llama-3.1-nemotron-51B：一種新的LLM，可在推理期間在單個GPU上運行 4倍的工作負載
時間：2024-09-26 03:46:41
來源：UltraLAB圖形工作站方案網站
人氣：9334
作者：管理員
Nvidia 推出了其最新的大型語言模型 （LLM） 產品 Llama-3.1-Nemotron-51B。該模型基于 Meta 的 Llama-3.1-70B，使用先進的神經架構搜索 （NAS） 技術進行了微調，在性能和效率方面都取得了突破。該模型專為單個 Nvidia H100 GPU 而設計，可顯著降低內存消耗、計算復雜性和與運行此類大型模型相關的成本。它標志著 Nvidia 不斷努力為實際應用優(yōu)化大規(guī)模 AI 模型的一個重要里程碑。
Llama-3.1-Nemotron-51B 的起源
Llama-3.1-Nemotron-51B 是 Meta 的 Llama-3.1-70B 的衍生產品，于 2024 年 7 月發(fā)布。雖然 Meta 的模型已經在性能方面樹立了高標準，但 Nvidia 試圖通過專注于效率來進一步突破極限。通過使用 NAS，Nvidia 的研究人員創(chuàng)建了一個模型，該模型可提供相似（如果不是更好的）性能，并顯著降低資源需求。在原始計算能力方面，Llama-3.1-Nemotron-51B 的推理速度比其前身快 2.2 倍，同時保持相當的準確性水平。
效率和性能的突破
LLM 開發(fā)中的關鍵挑戰(zhàn)之一是平衡準確性和計算效率。許多大型模型提供了最先進的結果，但以消耗大量硬件和能源資源為代價，這限制了它們的適用性。Nvidia 的新模型在這兩個競爭因素之間取得了微妙的平衡。
Llama-3.1-Nemotron-51B 實現(xiàn)了令人印象深刻的精度-效率權衡，降低了內存帶寬，降低了每秒浮點運算數 （FLOP） 并減少了整體內存占用，而不會影響模型執(zhí)行推理、總結和語言生成等復雜任務的能力。Nvidia 已將模型壓縮到可以在單個 H100 GPU 上運行比以往更大的工作負載的程度，從而為開發(fā)人員和企業(yè)開辟了許多新的可能性。
改進的工作負載管理和成本效率
Llama-3.1-Nemotron-51B 的一個突出特點是它能夠在單個 GPU 上管理更大的工作負載。此模型允許開發(fā)人員在更具成本效益的環(huán)境中部署高性能 LLM，從而在一個 H100 單元上運行以前需要多個 GPU 的任務。
例如，該模型在推理過程中可以處理的工作負載是參考 Llama-3.1-70B 的 4 倍。它還允許更快的吞吐量，Nvidia 報告稱在關鍵領域的性能比其他模型高 1.44 倍。Llama-3.1-Nemotron-51B 的效率源于一種創(chuàng)新的架構方法，該方法側重于減少計算過程中的冗余，同時仍保留模型以高精度執(zhí)行復雜語言任務的能力。
架構優(yōu)化：成功的關鍵
Llama-3.1-Nemotron-51B 的成功在很大程度上歸功于一種新穎的架構優(yōu)化方法。傳統(tǒng)上，LLM 是使用相同的塊構建的，這些塊在整個模型中重復出現(xiàn)。雖然這簡化了構建過程，但也帶來了效率低下，尤其是在內存和計算成本方面。
Nvidia 通過采用優(yōu)化推理模型的 NAS 技術來解決這些問題。該團隊使用了塊蒸餾過程，其中訓練更小、更高效的學生模型來模擬大型教師模型的功能。通過改進這些學生模型并評估它們的性能，Nvidia 生產了一個版本的 Llama-3.1，該版本提供了類似水平的準確性，同時大大降低了資源需求。
塊蒸餾過程允許 Nvidia 在模型中探索注意力和前饋網絡 （FFN） 的不同組合，根據任務的具體要求創(chuàng)建優(yōu)先考慮速度或準確性的替代配置。這種靈活性使 Llama-3.1-Nemotron-51B 成為需要大規(guī)模部署 AI 的各個行業(yè)的強大工具，無論是在云環(huán)境、數據中心，甚至是邊緣計算設置中。
拼圖算法和知識蒸餾
Puzzle 算法是使 Llama-3.1-Nemotron-51B 有別于其他模型的另一個關鍵組成部分。該算法對模型中的每個潛在塊進行評分，并確定哪些配置將在速度和準確性之間產生最佳權衡。通過使用知識蒸餾技術，Nvidia 縮小了參考模型 （Llama-3.1-70B） 和 Nemotron-51B 之間的精度差距，同時顯著降低了訓練成本。
通過這個過程， Nvidia 創(chuàng)建了一個在 AI 模型開發(fā)的高效前沿運行的模型，突破了使用單個 GPU 可以實現(xiàn)的界限。通過確保模型中的每個塊都盡可能高效，Nvidia 創(chuàng)建了一個在準確性和吞吐量方面優(yōu)于許多同行的模型。
NVIDIA 致力于提供經濟高效的 AI 解決方案
成本一直是廣泛采用大型語言模型的重大障礙。雖然這些模型的性能是不可否認的，但它們的推理成本限制了它們的使用，僅限于資源最豐富的組織。Nvidia 的 Llama-3.1-Nemotron-51B 正面解決了這一挑戰(zhàn)，提供了一種性能高且旨在提高成本效益的模型。
該模型的內存和計算要求降低，使得可能沒有資源運行大型模型的小型組織和開發(fā)人員更容易使用。Nvidia 還簡化了部署過程，將模型打包為其 Nvidia 推理微服務 （NIM） 的一部分，該服務使用 TensorRT-LLM 引擎進行高吞吐量推理。該系統(tǒng)旨在在各種設置（從云環(huán)境到邊緣設備）中輕松部署，并且可以根據需求進行擴展。
未來的應用和影響
Llama-3.1-Nemotron-51B 的發(fā)布對生成式 AI 和 LLM 的未來具有深遠的影響。通過使高性能模型更易于訪問且更具成本效益，Nvidia 為更廣泛的行業(yè)利用這些技術打開了大門。推理成本的降低還意味著 LLM 現(xiàn)在可以部署在以前成本太高而無法證明的領域，例如實時應用程序、客戶服務聊天機器人等。
結論
Nvidia 的 Llama-3.1-Nemotron-51B 是 AI 領域改變游戲規(guī)則的版本。通過專注于性能和效率，Nvidia 創(chuàng)造了一種模式，不僅可與業(yè)內最好的模型相媲美，而且在成本效益和可訪問性方面也樹立了新標準。使用 NAS 和塊蒸餾技術使 Nvidia 能夠突破 LLM 的傳統(tǒng)限制，從而可以在保持高精度的同時在單個 GPU 上部署這些模型。隨著生成式 AI 的不斷發(fā)展，像 Llama-3.1-Nemotron-51B 這樣的模型將在塑造行業(yè)的未來方面發(fā)揮關鍵作用，使更多組織能夠在日常運營中利用 AI 的力量。無論是用于大規(guī)模數據處理、實時語言生成還是高級推理任務，Nvidia 的最新產品都有望成為開發(fā)人員和企業(yè)的寶貴工具
Llama-3.1-Nemotron-51B 的起源
Llama-3.1-Nemotron-51B 是 Meta 的 Llama-3.1-70B 的衍生產品，于 2024 年 7 月發(fā)布。雖然 Meta 的模型已經在性能方面樹立了高標準，但 Nvidia 試圖通過專注于效率來進一步突破極限。通過使用 NAS，Nvidia 的研究人員創(chuàng)建了一個模型，該模型可提供相似（如果不是更好的）性能，并顯著降低資源需求。在原始計算能力方面，Llama-3.1-Nemotron-51B 的推理速度比其前身快 2.2 倍，同時保持相當的準確性水平。
效率和性能的突破
LLM 開發(fā)中的關鍵挑戰(zhàn)之一是平衡準確性和計算效率。許多大型模型提供了最先進的結果，但以消耗大量硬件和能源資源為代價，這限制了它們的適用性。Nvidia 的新模型在這兩個競爭因素之間取得了微妙的平衡。
Llama-3.1-Nemotron-51B 實現(xiàn)了令人印象深刻的精度-效率權衡，降低了內存帶寬，降低了每秒浮點運算數 （FLOP） 并減少了整體內存占用，而不會影響模型執(zhí)行推理、總結和語言生成等復雜任務的能力。Nvidia 已將模型壓縮到可以在單個 H100 GPU 上運行比以往更大的工作負載的程度，從而為開發(fā)人員和企業(yè)開辟了許多新的可能性。
改進的工作負載管理和成本效率
Llama-3.1-Nemotron-51B 的一個突出特點是它能夠在單個 GPU 上管理更大的工作負載。此模型允許開發(fā)人員在更具成本效益的環(huán)境中部署高性能 LLM，從而在一個 H100 單元上運行以前需要多個 GPU 的任務。
例如，該模型在推理過程中可以處理的工作負載是參考 Llama-3.1-70B 的 4 倍。它還允許更快的吞吐量，Nvidia 報告稱在關鍵領域的性能比其他模型高 1.44 倍。Llama-3.1-Nemotron-51B 的效率源于一種創(chuàng)新的架構方法，該方法側重于減少計算過程中的冗余，同時仍保留模型以高精度執(zhí)行復雜語言任務的能力。
架構優(yōu)化：成功的關鍵
Llama-3.1-Nemotron-51B 的成功在很大程度上歸功于一種新穎的架構優(yōu)化方法。傳統(tǒng)上，LLM 是使用相同的塊構建的，這些塊在整個模型中重復出現(xiàn)。雖然這簡化了構建過程，但也帶來了效率低下，尤其是在內存和計算成本方面。
Nvidia 通過采用優(yōu)化推理模型的 NAS 技術來解決這些問題。該團隊使用了塊蒸餾過程，其中訓練更小、更高效的學生模型來模擬大型教師模型的功能。通過改進這些學生模型并評估它們的性能，Nvidia 生產了一個版本的 Llama-3.1，該版本提供了類似水平的準確性，同時大大降低了資源需求。
塊蒸餾過程允許 Nvidia 在模型中探索注意力和前饋網絡 （FFN） 的不同組合，根據任務的具體要求創(chuàng)建優(yōu)先考慮速度或準確性的替代配置。這種靈活性使 Llama-3.1-Nemotron-51B 成為需要大規(guī)模部署 AI 的各個行業(yè)的強大工具，無論是在云環(huán)境、數據中心，甚至是邊緣計算設置中。
拼圖算法和知識蒸餾
Puzzle 算法是使 Llama-3.1-Nemotron-51B 有別于其他模型的另一個關鍵組成部分。該算法對模型中的每個潛在塊進行評分，并確定哪些配置將在速度和準確性之間產生最佳權衡。通過使用知識蒸餾技術，Nvidia 縮小了參考模型 （Llama-3.1-70B） 和 Nemotron-51B 之間的精度差距，同時顯著降低了訓練成本。
通過這個過程， Nvidia 創(chuàng)建了一個在 AI 模型開發(fā)的高效前沿運行的模型，突破了使用單個 GPU 可以實現(xiàn)的界限。通過確保模型中的每個塊都盡可能高效，Nvidia 創(chuàng)建了一個在準確性和吞吐量方面優(yōu)于許多同行的模型。
NVIDIA 致力于提供經濟高效的 AI 解決方案
成本一直是廣泛采用大型語言模型的重大障礙。雖然這些模型的性能是不可否認的，但它們的推理成本限制了它們的使用，僅限于資源最豐富的組織。Nvidia 的 Llama-3.1-Nemotron-51B 正面解決了這一挑戰(zhàn)，提供了一種性能高且旨在提高成本效益的模型。
該模型的內存和計算要求降低，使得可能沒有資源運行大型模型的小型組織和開發(fā)人員更容易使用。Nvidia 還簡化了部署過程，將模型打包為其 Nvidia 推理微服務 （NIM） 的一部分，該服務使用 TensorRT-LLM 引擎進行高吞吐量推理。該系統(tǒng)旨在在各種設置（從云環(huán)境到邊緣設備）中輕松部署，并且可以根據需求進行擴展。
未來的應用和影響
Llama-3.1-Nemotron-51B 的發(fā)布對生成式 AI 和 LLM 的未來具有深遠的影響。通過使高性能模型更易于訪問且更具成本效益，Nvidia 為更廣泛的行業(yè)利用這些技術打開了大門。推理成本的降低還意味著 LLM 現(xiàn)在可以部署在以前成本太高而無法證明的領域，例如實時應用程序、客戶服務聊天機器人等。
模型開發(fā)中使用的 NAS 方法的靈活性意味著 Nvidia 可以繼續(xù)針對不同的硬件設置和用例改進和優(yōu)化架構。無論開發(fā)人員需要針對速度還是準確性進行優(yōu)化的模型，Nvidia 的 Llama-3.1-Nemotron-51B 都能提供滿足各種要求的基礎。
最新最全AI訓練與推理、大模型、生成式AI應用工作站/機架式/便攜式服務器配置推薦2024v3
http://m.jwwsc.com/news/html/?2890.html
結論
Nvidia 的 Llama-3.1-Nemotron-51B 是 AI 領域改變游戲規(guī)則的版本。通過專注于性能和效率，Nvidia 創(chuàng)造了一種模式，不僅可與業(yè)內最好的模型相媲美，而且在成本效益和可訪問性方面也樹立了新標準。使用 NAS 和塊蒸餾技術使 Nvidia 能夠突破 LLM 的傳統(tǒng)限制，從而可以在保持高精度的同時在單個 GPU 上部署這些模型。隨著生成式 AI 的不斷發(fā)展，像 Llama-3.1-Nemotron-51B 這樣的模型將在塑造行業(yè)的未來方面發(fā)揮關鍵作用，使更多組織能夠在日常運營中利用 AI 的力量。無論是用于大規(guī)模數據處理、實時語言生成還是高級推理任務，Nvidia 的最新產品都有望成為開發(fā)人員和企業(yè)的寶貴工具
