Nvidia agresywnie ulepsza swój obecny sprzęt AI, Blackwell, nawet przygotowując się na następną generację, Verę Rubin. Chociaż oczekiwany procesor graficzny Rubin pojawi się dopiero pod koniec 2026 roku, istniejące systemy Blackwell już odnotowują znaczny wzrost wydajności dzięki optymalizacji oprogramowania. Strategia ta pozwala przedsiębiorstwom zmaksymalizować inwestycje w obecną infrastrukturę, jednocześnie przygotowując się na przyszłość.
Szybka ewolucja Blackwella
Nvidia nie czeka na pojawienie się nowego sprzętu, aby zapewnić wartość. Architektura Blackwell, wydana w 2024 r., jest już udoskonalana dzięki optymalizacjom zarówno pod kątem wnioskowania, jak i uczenia się. W ciągu zaledwie trzech miesięcy Nvidia zwiększyła wydajność wnioskowania Blackwell nawet o 2,8x bez żadnych aktualizacji sprzętu. Osiąga się to dzięki innowacjom w silniku wnioskowania TensorRT-LLM, w tym:
- Uruchamianie zależne od programu (PDL): Zmniejsza opóźnienie uruchamiania jądra, aby poprawić przepustowość.
- Komunikacja typu „wszystko do wszystkich”: Upraszcza przesyłanie danych poprzez eliminację niepotrzebnych buforów.
- Przewidywanie wielu tokenów (MTP): Generuje wiele tokenów w jednym przebiegu do przodu, zwiększając wydajność.
- Format NVFP4: 4-bitowy format zmiennoprzecinkowy, który zmniejsza przepustowość pamięci bez utraty dokładności.
Te optymalizacje skutkują niższym kosztem na milion tokenów i zwiększoną przepustowością dla dostawców usług w chmurze i przedsiębiorstw.
Ulepszenia Blackwell w treningu
Ulepszenia Blackwella nie kończą się na wnioskowaniu. Wydajność treningu również wzrosła o 1,4x w ciągu zaledwie pięciu miesięcy dzięki zoptymalizowanym przepisom treningowym wykorzystującym precyzję NVFP4. To pokazuje zaangażowanie Nvidii w ciągłe innowacje wykraczające poza początkowe wdrożenia sprzętu.
Vera Rubin: Kolejny skok
Pomimo sukcesu Blackwell, Nvidia już teraz patrzy w przyszłość na Verę Rubin, której premiera zaplanowana jest na drugą połowę 2026 roku. Według wewnętrznych testów Nvidii Rubin obiecuje ulepszenia transformacyjne:
- Trenuj duże modele na jednej czwartej procesorów graficznych.
- 10x wyższa przepustowość na wat dla celów wnioskowania.
- Wnioskowanie po cenie dziesięciokrotnie niższej za token.
Te wskaźniki sugerują, że Vera Rubin radykalnie obniży opłacalność operacji AI na dużą skalę, umożliwiając tworzenie wydajniejszych i wydajniejszych modeli.
Co to oznacza dla firm?
Dla organizacji wdrażających obecnie infrastrukturę AI Blackwell pozostaje solidną inwestycją. Istniejące wdrożenia mogą natychmiastowo skorzystać z najnowszych optymalizacji oprogramowania, co skutkuje oszczędnościami bez nakładów kapitałowych. Jednak firmy planujące duże projekty infrastrukturalne powinny uwzględnić w swoich planach Verę Rubin.
Kluczowym wnioskiem jest to, że Nvidia oferuje podejście etapowe: maksymalizuj wartość obecnych wdrożeń Blackwell, przygotowując się na następną generację. To nie jest decyzja typu „albo-albo”, ale strategia mająca na celu utrzymanie konkurencyjności w szybko rozwijającym się krajobrazie sztucznej inteligencji.
Model ciągłej optymalizacji firmy Nvidia gwarantuje, że przedsiębiorstwa będą mogły w pełni wykorzystać swoje obecne inwestycje, jednocześnie przygotowując się na przyszłość dzięki nadchodzącej architekturze Vera Rubin.
