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Resumen de noticias
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NVIDIA ha lanzado una guía exhaustiva sobre cómo hacer que los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) como ChatGPT funcionen significativamente más rápido utilizando su tecnología TensorRT-LLM. Este avance permite que los sistemas de IA respondan a los usuarios de manera más ágil mientras atienden a muchas más personas simultáneamente. La tecnología incluye dos herramientas principales: trtllm-bench para probar el rendimiento y trtllm-serve para ejecutar los modelos optimizados. Al utilizar estas herramientas, los desarrolladores pueden lograr un rendimiento hasta 10 veces mejor, lo que significa que un sistema de IA que anteriormente atendía a 100 usuarios ahora podría atender a 1,000 usuarios con el mismo hardware. La guía demuestra cómo el ajuste adecuado puede ayudar a equilibrar entre dar respuestas rápidas a los usuarios individuales y maximizar la cantidad total de usuarios que el sistema puede atender. Por ejemplo, mediante el uso de técnicas de optimización avanzadas como la cuantificación FP8 (una forma de comprimir los modelos de IA), un modelo Llama-3.1 8B puede atender a el doble de usuarios manteniendo un rendimiento fluido. Este avance es crucial a medida que la IA se integra más en las aplicaciones cotidianas.
Fuente: Blog de desarrolladores de NVIDIA
Nuestro comentario
Antecedentes y contexto
Cuando se conversa con una IA como ChatGPT, hay mucho que sucede detrás de escena. La IA debe procesar su pregunta, pensar en la respuesta y luego generar una respuesta palabra por palabra. Este proceso se denomina inferencia, y requiere un poder de cálculo significativo. Piense en ello como una cocina de restaurante: cuanto más rápido puedan cocinar los chefs, más clientes podrán atender. De manera similar, cuanto más rápido pueda procesar las solicitudes una IA, más usuarios podrá ayudar. El desafío es que a medida que más personas utilizan los servicios de IA, las empresas necesitan comprar computadoras más costosas o encontrar formas de hacer que sus computadoras existentes funcionen de manera más eficiente. Ahí es donde entran en juego las herramientas de optimización como TensorRT-LLM: son como encontrar una manera de reorganizar la cocina para que los chefs puedan cocinar las comidas el doble de rápido.
Análisis de expertos
La innovación clave en TensorRT-LLM es su capacidad para optimizar cómo los modelos de IA utilizan los recursos informáticos. Los sistemas de IA tradicionales a menudo desperdician poder de cálculo al no aprovechar al máximo las capacidades de la GPU. TensorRT-LLM resuelve esto utilizando técnicas como el “procesamiento por lotes” (procesar varias solicitudes juntas) y la “cuantificación” (usar matemáticas más simples que son más rápidas de calcular). La herramienta de referencia ayuda a los desarrolladores a encontrar el punto dulce entre velocidad y calidad. Por ejemplo, si está construyendo un chatbot de ayuda con las tareas, es posible que priorice las respuestas rápidas para los estudiantes individuales. Pero si está ejecutando una IA de servicio al cliente, es posible que desee maximizar el número total de personas atendidas. Esta flexibilidad es revolucionaria porque significa que el mismo modelo de IA se puede ajustar para diferentes casos de uso sin tener que volver a entrenarlo desde cero.
Datos adicionales y hechos
Los avances en el rendimiento son notables. Las pruebas muestran que un modelo Llama-3.1 8B optimizado puede generar respuestas a una velocidad de 66-72 tokens por segundo por usuario (aproximadamente 50-60 palabras por segundo), lo que es más rápido de lo que la mayoría de las personas leen. Las mejoras en el tiempo de respuesta incluyen reducir el “tiempo hasta el primer token” (cuánto tiempo tarda la IA en comenzar a responder) de más de 200 milisegundos a menos de 100 milisegundos, más rápido que un parpadeo. La tecnología puede manejar hasta 3,840 solicitudes en un solo lote y procesar 7,680 tokens simultáneamente. Esto significa que una sola GPU que cuesta $30,000 ahora puede hacer el trabajo que anteriormente requería múltiples GPU por valor de más de $100,000. La eficiencia energética también mejora aproximadamente un 40%, lo cual es importante dada la preocupación por el impacto ambiental de la IA.
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Este desarrollo llega en un momento en el que la competencia en la optimización de IA se intensifica. Google recientemente anunció mejoras similares con sus chips TPU, afirmando un 50% mejor rendimiento para sus modelos Gemini. La tecnología DeepSpeed de Microsoft ofrece soluciones de optimización competitivas, mientras que Meta ha publicado sus modelos Llama de código abierto para fomentar la innovación. OpenAI ha estado trabajando en hacer que los modelos GPT sean más eficientes, con informes que sugieren que su próximo modelo será un 30% más rápido y utilizará un 25% menos de energía. Amazon Web Services lanzó sus chips Inferentia diseñados específicamente para la inferencia de IA. Estos esfuerzos paralelos muestran que toda la industria reconoce que hacer que la IA sea más rápida y eficiente es tan importante como hacerla más inteligente.
Resumen
TensorRT-LLM de NVIDIA representa un gran avance para hacer que la IA sea más práctica y accesible. Al mejorar dramáticamente la eficiencia con la que se ejecutan los modelos de IA, esta tecnología ayuda a garantizar que los servicios de IA puedan escalarse para atender a millones de usuarios sin volverse prohibitivamente caros. Para los estudiantes, esto significa que los tutores de IA y las herramientas de ayuda con las tareas responderán más rápido y estarán disponibles para más personas. Para las empresas, significa que la IA se puede integrar en más aplicaciones sin romper el presupuesto. A medida que la IA se convierte en una parte cada vez más importante de la educación y la vida cotidiana, innovaciones como esta aseguran que la tecnología pueda mantenerse al día con la creciente demanda mientras sigue siendo rápida y receptiva.
Reacción pública
Los desarrolladores han respondido con entusiasmo al lanzamiento, y muchos informan de mejoras significativas en sus aplicaciones de IA. Las empresas de tecnología educativa están particularmente emocionadas, ya que una IA más rápida significa mejores experiencias de aprendizaje interactivo. Sin embargo, algunos desarrolladores más pequeños se preocupan de que estas optimizaciones requieran conocimientos que pueden ser difíciles de adquirir. Las comunidades de código abierto han comenzado a crear tutoriales y herramientas simplificadas para hacer que la tecnología sea más accesible. Los estudiantes que utilizan aplicaciones de estudio impulsadas por IA han notado tiempos de respuesta más rápidos, y algunos informan que los tutores de IA ahora se sienten tan receptivos como enviar mensajes de texto con un amigo.
Preguntas frecuentes
¿Qué es la inferencia en IA? La inferencia es cuando un modelo de IA toma su pregunta y genera una respuesta. Se diferencia del entrenamiento, que es cuando la IA aprende de los datos.
¿Cómo me afecta esto como estudiante? Las herramientas de IA que uses para las tareas, la investigación o el aprendizaje responderán mucho más rápido y podrán ayudar a más estudiantes a la vez sin ralentizarse.
¿Es esto solo para hardware de NVIDIA? Si bien TensorRT-LLM está optimizado para las GPU de NVIDIA, los conceptos y técnicas pueden inspirar mejoras en otras plataformas de hardware también.
