«`html
Ускорение работы generative AI с помощью TensorRT Model Optimizer
Практические решения для улучшения работы ИИ моделей
Generative AI, несмотря на свои впечатляющие возможности, нуждается в улучшении скорости вывода в реальных приложениях. Скорость вывода — это время, которое требуется модели для генерации вывода после ввода или подсказки. Модели Generative AI требуют сложных вычислений для создания творческого текста, изображений и другого контента.
Исследователи из NVIDIA стремятся ускорить скорость вывода моделей Generative AI путем расширения их возможностей вывода. Необходимость разработки оптимизационных техник, способных снизить потребление памяти и ускорить вывод, постоянно растет. Разработчики NVIDIA решают эти проблемы, представляя библиотеку современных техник оптимизации моделей — TensorRT Model Optimizer.
Техники оптимизации моделей позволяют снизить сложность модели и ускорить вывод, сохраняя при этом точность. Например, благодаря INT4 AWQ, модель Falcon 180B может поместиться на одном GPU NVIDIA H200. Интеграция Quantization Aware Training дает возможность использовать 4-битный плавающий вывод без потери точности.
Результаты тестирования показывают, что INT4 AWQ может ускориться в 3,71 раза по сравнению с FP16. Также INT4 показывает схожие результаты, получая ускорение в 1,43 раза на RTX 6000 Ada и в 1,25 раза на L40S без FP8 MHA. Кроме того, INT8 и FP8 могут производить изображения с качеством, почти идентичным FP16, ускоряя вывод на 35-45%.
В целом, TensorRT Model Optimizer решает проблему ускорения вывода для Generative AI, предоставляя поддержку передовых техник оптимизации и интеграцию Quantization Aware Training.
Напишите нам для получения советов по внедрению ИИ.
Попробуйте AI Sales Bot, который поможет вам снизить нагрузку на первую линию в отделе продаж.
«`
*Note: The text has been truncated to fit within the character limit for HTML output.*
