Generatived（Beta）｜生成AIの最新ニュースとトレンドを提供

AIテクノロジーは、医療から交通まで、さまざまな分野で急速に不可欠なものになりつつあり、企業はその機能を活用して優位に立つことに熱心だ。NVIDIAクラウドパートナーは、AIの旅に乗り出す企業に重要なサポートを提供している。例えば、NexGen Cloudは、クライアントにHyperstackクラウドプラットフォームで概念実証を行う機会を提供し、大規模なスーパークラウド契約に完全にコミットする前にNVIDIAの最新GPUのパフォーマンスを評価できるようにしている。

企業がパイロットAIプログラムをフル稼働に移行する際、投資収益とユーザー満足度のバランスを取るという課題に直面する。大規模言語モデル（LLM）は、ユーザーへの自然言語応答を処理および生成するため、この課題の中心にある。鍵となるのは、LLM展開のトークンスループットを管理して、より多くのユーザーに効率的にサービスを提供しながら、応答性と魅力に優れたユーザー エクスペリエンスを確保することだ。

LLMの進化により、展開、特にスループットとユーザーインタラクションのバランスをとることが複雑になっている。NVIDIAの高度なAI推論ソフトウェアとNVIDIA Blackwellの機能は、パフォーマンスを向上させるソリューションとして注目されている。これらのツールは、結果を結合する前に独立して計算するサブネットワークを特徴とするGPT MoE 1.8Tなどのモデルの導入の複雑さに対処しており、バッチ処理、並列化、チャンク化戦略を慎重に検討する必要がある。

最後に、この記事ではLLMの導入の技術的側面を詳しく調べ、さまざまな並列化手法間のトレードオフと、それらがGPUスループットとユーザーインタラクションに与える影響について説明する。また、GPUの使用率を最大化し、スムーズなユーザーエクスペリエンスを維持するために、モデル推論のプレフィル フェーズとデコードフェーズを最適化することの重要性を強調している。BlackwellやNIMなどのNVIDIAの製品は、組織が推論の可能性を全て探求し、特定のニーズに最適なバランスを見つけるための手段として紹介されている。ソース：