NVIDIA通过全栈解决方案增强AI推理能力

随着AI驱动应用的快速增长，开发人员面临的需求显著增加，他们必须在管理操作复杂性和成本的同时交付高性能结果。根据NVIDIA的说法，NVIDIA正在通过提供涵盖硬件和软件的综合全栈解决方案来应对这些挑战，重新定义AI推理能力。

轻松部署高吞吐量、低延迟推理

六年前，NVIDIA推出了Triton Inference Server，以简化跨各种框架的AI模型部署。这一开源平台已成为组织希望简化AI推理的基石，使其更快速和更具可扩展性。在Triton的基础上，NVIDIA还提供了用于深度学习优化的TensorRT和用于灵活模型部署的NVIDIA NIM。

优化AI推理工作负载

AI推理需要结合先进基础设施与高效软件的复杂方法。随着模型复杂性的增加，NVIDIA的TensorRT-LLM库提供了最先进的功能以提高性能，如预填充和键值缓存优化、分块预填充和推测性解码。这些创新让开发者能够实现显著的速度和可扩展性提升。

多GPU推理增强

NVIDIA在多GPU推理方面的进步，如MultiShot通信协议和流水线并行处理，通过提高通信效率和实现更高并发性来提升性能。NVLink域的引入进一步提高吞吐量，实现了AI应用中的实时响应能力。

量化和低精度计算

NVIDIA TensorRT Model Optimizer利用FP8量化来提高性能而不损失准确性。全栈优化确保在各种设备上实现高效能，展示了NVIDIA在推进AI部署能力方面的承诺。

评估推理性能

NVIDIA的平台在MLPerf Inference基准测试中持续获得高分，证明了其卓越的性能。最近的测试显示，NVIDIA Blackwell GPU的性能高达前代的4倍，突显了NVIDIA架构创新的影响。

AI推理的未来

AI推理的格局正在快速演变，NVIDIA通过像Blackwell这样支持大规模、实时AI应用的创新架构引领潮流。新的趋势如稀疏专家混合模型和测试时计算将推动AI能力的进一步进步。

欲了解有关NVIDIA AI推理解决方案的更多信息，请访问NVIDIA的官方博客。