MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
Nvidia сообщила, что дополнительно увеличила ИИ-производительность своих видеокарт GeForce RTX и платформ RTX AI PC с выпуском последнего драйвера версии GeForce Game Ready 555.85 WHQL. В ходе конференции Microsoft Build компания Nvidia анонсировала ряд новых оптимизаций производительности для алгоритмов искусственного интеллекта, которые теперь доступны в рамках экосистемы RTX, включая графические процессоры GeForce RTX, рабочие станции и ПК.
Источник изображений: Nvidia
Nvidia отмечает, что последние оптимизации нацелены на ускорение работы ряда больших языковых моделей (LLM) использующихся генеративным ИИ. Новый драйвер Nvidia версии 555 обеспечивает видеокартам GeForce RTX и платформам RTX AI PC трёхкратный прирост ИИ-производительности при работе с фреймворками ONNX Runtime (ORT) и DirectML. Оба инструмента используются для запуска ИИ-моделей в среде операционной системы Windows.
Кроме того, новый драйвер увеличил производительность программного интерфейса WebNN для DirectML, который используется веб-разработчиками для размещения новых ИИ-моделей. Nvidia сообщает, что сотрудничает с Microsoft над дальнейшим повышением производительности графических процессоров RTX и добавлением поддержки DirectML в PyTorch. Ниже приведен полный список возможностей, которые предлагаются свежим драйвером Nvidia R555 для графических процессоров GeForce RTX и ПК с RTX:
- поддержка метакоманды DQ-GEMM для обработки квантования INT4 только по весу для LLM;
- новые методы нормализации RMSNorm для моделей Llama 2, Llama 3, Mistral и Phi-3;
- механизмы группового и многозапросного внимания, а также внимания скользящего окна для поддержки Mistral;
- обновления KV для улучшения внимания;
- поддержка GEMM-тензоров, не кратных 8, для улучшения производительности контекстной фазы.
В тестах производительности ORT, генеративного расширения искусственного интеллекта, выпущенного Microsoft, новый драйвер Nvidia приводит к приросту производительности по всем направлениям, как для типов данных INT4, так и для FP16. Благодаря методам оптимизации, добавленным в это обновление, производительность больших языковых моделей Phi-3, Llama 3, Gemma и Mistral увеличивается до трёх раз.
Nvidia также напоминает, что преимущество экосистемы RTX заключается в использовании возможностей воспроизводительных тензорных ядер. На их основе работают DLSS Super Resolution, Nvidia Ace, RTX Remix, Omniverse, Broadcast, RTX Video и другие технологии. Кроме того, для использования тензорных ядер в ускорении работы ИИ компания предлагает комплекты разработчиков TensorRT, Maxine и RTX Video.
В своём пресс-релизе Nvidia сообщает, что её GPU обеспечивают ИИ-производительность до 1300 TOPS (триллионов операций в секунду), что гораздо выше возможностей любых других конкурентных решений.
Источник:
