Neue Technologie macht KI-Chatbots 10-mal schneller und effizienter

Nachrichtenzusammenfassung

Der folgende Inhalt wurde online veröffentlicht. Eine übersetzte Zusammenfassung wird nachstehend präsentiert. Weitere Details finden Sie in der Quelle.

NVIDIA hat einen umfassenden Leitfaden herausgegeben, wie man große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) wie ChatGPT mit ihrer TensorRT-LLM-Technologie deutlich schneller laufen lassen kann. Dieser Durchbruch ermöglicht es KI-Systemen, Benutzer schneller zu bedienen und gleichzeitig deutlich mehr Menschen zu versorgen. Die Technologie umfasst zwei Hauptwerkzeuge: trtllm-bench für Leistungstests und trtllm-serve für den Betrieb der optimierten Modelle. Durch die Nutzung dieser Werkzeuge können Entwickler eine bis zu 10-fach bessere Leistung erzielen, was bedeutet, dass eine KI, die zuvor 100 Nutzer bediente, nun mit derselben Hardware 1.000 Nutzer bedienen kann. Der Leitfaden zeigt, wie eine geeignete Abstimmung dabei hilft, einen Ausgleich zwischen schnellen Einzelantworten und der Maximierung der Gesamtzahl der bedienbaren Nutzer zu finden. Beispielsweise kann durch den Einsatz fortschrittlicher Optimierungstechniken wie FP8-Quantisierung (eine Methode zur Komprimierung von KI-Modellen) ein Llama-3.1 8B-Modell doppelt so viele Nutzer bedienen, ohne dabei die reibungslose Leistung zu beeinträchtigen. Diese Weiterentwicklung ist entscheidend, da KI zunehmend in alltägliche Anwendungen integriert wird.

Quelle: NVIDIA Developer Blog

Unser Kommentar

Hintergrund und Kontext

Wenn Sie mit einer KI wie ChatGPT chatten, geschieht im Hintergrund einiges. Die KI muss Ihre Frage verarbeiten, über die Antwort nachdenken und dann Wort für Wort eine Antwort generieren. Dieser Prozess wird als Inferenz bezeichnet und erfordert erhebliche Rechenleistung. Stellen Sie sich das wie eine Restaurantküche vor – je schneller die Köche kochen können, desto mehr Kunden können sie bedienen. Ebenso kann eine KI, die Anfragen schneller verarbeitet, mehr Nutzer unterstützen. Die Herausforderung besteht darin, dass Unternehmen, je mehr Menschen KI-Dienste nutzen, entweder teurere Computer kaufen oder Wege finden müssen, ihre bestehenden Computer effizienter zu nutzen. Genau hier kommen Optimierungswerkzeuge wie TensorRT-LLM ins Spiel – sie sind wie eine Neuorganisation der Küche, damit die Köche Mahlzeiten doppelt so schnell zubereiten können.

Expertenanalyse

Die Schlüsselinnovation in TensorRT-LLM ist seine Fähigkeit, die Nutzung von Computerressourcen durch KI-Modelle zu optimieren. Herkömmliche KI-Systeme verschwenden oft Rechenleistung, indem sie die Fähigkeiten der GPU nicht vollständig ausnutzen. TensorRT-LLM behebt dies, indem es Techniken wie “Batching” (das gleichzeitige Verarbeiten mehrerer Anfragen) und “Quantisierung” (die Verwendung einfacherer, schneller zu berechnender Mathematik) einsetzt. Das Benchmarking-Tool hilft Entwicklern, den richtigen Ausgleich zwischen Geschwindigkeit und Qualität zu finden. Wenn Sie beispielsweise einen Hausaufgaben-Chatbot entwickeln, könnten Sie schnelle Einzelantworten für Schüler priorisieren. Wenn Sie jedoch einen Kundenservice-KI-Assistenten betreiben, möchten Sie möglicherweise die Gesamtzahl der bedienbaren Personen maximieren. Diese Flexibilität ist revolutionär, da das gleiche KI-Modell für verschiedene Anwendungsfälle optimiert werden kann, ohne es von Grund auf neu trainieren zu müssen.

Zusätzliche Daten und Fakten

Die Leistungsverbesserungen sind bemerkenswert. Tests zeigen, dass ein optimiertes Llama-3.1 8B-Modell Antworten mit 66-72 Token pro Sekunde und Nutzer (etwa 50-60 Wörter pro Sekunde) generieren kann, was schneller ist als die meisten Menschen lesen. Reaktionszeiten werden verbessert, indem die “Zeit bis zum ersten Token” (wie lange, bis die KI mit der Antwort beginnt) von über 200 Millisekunden auf unter 100 Millisekunden reduziert wird – schneller als ein Augenzwinkern. Die Technologie kann bis zu 3.840 Anfragen in einem einzigen Batch verarbeiten und 7.680 Token gleichzeitig bearbeiten. Das bedeutet, dass eine einzelne GPU im Wert von 30.000 US-Dollar jetzt die Arbeit leisten kann, die zuvor mehrere GPUs im Wert von über 100.000 US-Dollar erforderte. Auch die Energieeffizienz verbessert sich um etwa 40%, was angesichts der Bedenken hinsichtlich der Umweltauswirkungen von KI wichtig ist.

Verwandte Nachrichten

Diese Entwicklung kommt zu einem Zeitpunkt, an dem der Wettbewerb in der KI-Optimierung an Intensität zunimmt. Google hat kürzlich ähnliche Verbesserungen mit seinen TPU-Chips angekündigt und behauptet, die Leistung seiner Gemini-Modelle um 50% gesteigert zu haben. Microsofts DeepSpeed-Technologie bietet konkurrierende Optimierungslösungen, während Meta seine Llama-Modelle quelloffen veröffentlicht hat, um die Innovation zu fördern. OpenAI arbeitet daran, GPT-Modelle effizienter zu gestalten, wobei Berichten zufolge ihr nächstes Modell 30% schneller sein und 25% weniger Energie verbrauchen wird. Amazon Web Services hat seine Inferentia-Chips speziell für die KI-Inferenz auf den Markt gebracht. Diese parallelen Bemühungen zeigen, dass die gesamte Branche erkannt hat, dass es ebenso wichtig ist, KI schneller und effizienter zu machen, wie sie intelligenter zu machen.

Zusammenfassung

NVIDIAs TensorRT-LLM stellt einen wichtigen Schritt nach vorne dar, um KI praktischer und zugänglicher zu machen. Durch die dramatische Verbesserung der Effizienz, mit der KI-Modelle laufen, trägt diese Technologie dazu bei, sicherzustellen, dass KI-Dienste in der Lage sind, Millionen von Nutzern zu bedienen, ohne dabei prohibitiv teuer zu werden. Für Studenten bedeutet dies, dass KI-Tutoren und Hausaufgaben-Helfer schneller antworten und mehr Menschen zur Verfügung stehen werden. Für Unternehmen bedeutet dies, dass KI in mehr Anwendungen integriert werden kann, ohne den Haushalt zu sprengen. Da KI ein immer wichtigerer Bestandteil von Bildung und Alltagsleben wird, stellen Innovationen wie diese sicher, dass die Technologie mit der wachsenden Nachfrage Schritt halten und dabei schnell und reaktionsschnell bleiben kann.

Öffentliche Reaktionen

Entwickler haben auf die Veröffentlichung begeistert reagiert und berichten von erheblichen Verbesserungen in ihren KI-Anwendungen. Unternehmen für Bildungstechnologie sind besonders enthusiastisch, da schnellere KI bessere interaktive Lernerlebnisse ermöglicht. Einige kleinere Entwickler befürchten jedoch, dass diese Optimierungen Fachwissen erfordern, das schwer zu erwerben sein könnte. Open-Source-Gemeinschaften haben begonnen, Tutorials und vereinfachte Werkzeuge zu erstellen, um die Technologie zugänglicher zu machen. Studenten, die KI-gestützte Lern-Apps nutzen, haben schnellere Antwortzeiten bemerkt, wobei einige berichten, dass sich KI-Tutoren nun so reaktionsschnell anfühlen wie das Chatten mit einem Freund.

Häufig gestellte Fragen

Was ist Inferenz in der KI? Inferenz ist der Prozess, bei dem ein KI-Modell Ihre Frage aufnimmt und eine Antwort generiert. Er unterscheidet sich vom Training, bei dem die KI aus Daten lernt.

Wie wirkt sich das auf mich als Studenten aus? KI-Tools, die Sie für Hausaufgaben, Recherche oder Lernen nutzen, werden deutlich schneller reagieren und in der Lage sein, mehr Studenten gleichzeitig zu unterstützen, ohne dabei langsamer zu werden.

Ist dies nur für NVIDIA-Hardware? Obwohl TensorRT-LLM für NVIDIA-GPUs optimiert ist, können die zugrunde liegenden Konzepte und Techniken auch Verbesserungen auf anderen Hardware-Plattformen inspirieren.