新技术让AI聊天机器人速度提升10倍并更加高效

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英伟达发布了一份全面指南,介绍如何使用其TensorRT-LLM技术大幅加快大型语言模型(LLM)（如ChatGPT）的运行速度。这一突破性进展使AI系统能够更快地响应用户,同时为更多用户提供服务。该技术包括两个主要工具:trtllm-bench用于测试性能,trtllm-serve用于运行优化后的模型。通过使用这些工具,开发人员可以实现高达10倍的性能提升,这意味着之前为100名用户提供服务的AI现在可以用相同的硬件为1,000名用户提供服务。该指南演示了如何通过适当的调整来平衡为个人用户提供快速响应和最大化系统可处理的总用户数之间的关系。例如,使用先进的优化技术如FP8量化(一种压缩AI模型的方法),Llama-3.1 8B模型可以为两倍于原来的用户提供服务,同时保持流畅的性能。随着AI越来越深入日常应用,这一进步至关重要。

来源: 英伟达开发者博客

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背景和环境

当您与ChatGPT等AI聊天时,幕后发生了许多事情。AI需要处理您的问题,思考答案,然后逐字生成响应。这个过程称为推理,需要大量的计算能力。可以将其比作餐厅厨房 – 厨师煮菜越快,就能服务更多客户。同样,AI处理请求越快,就能帮助更多用户。问题在于,随着越来越多的人使用AI服务,公司要么需要购买更昂贵的计算机,要么找到提高现有计算机效率的方法。这就是像TensorRT-LLM这样的优化工具的用武之地 – 它们就像是找到一种方法来重新组织厨房,使厨师能够以两倍的速度烹饪餐点。

专家分析

TensorRT-LLM的关键创新在于它能够优化AI模型如何利用计算资源。传统的AI系统常常浪费计算能力,没有充分利用GPU的功能。TensorRT-LLM通过使用”批处理”(同时处理多个请求)和”量化”(使用更简单、计算更快的数学)等技术来解决这个问题。基准测试工具帮助开发人员找到速度和质量之间的最佳平衡点。例如,如果您正在构建一个作业帮助聊天机器人,您可能会优先考虑为个别学生提供快速响应。但是,如果您正在运行客户服务AI,您可能希望最大化服务的总人数。这种灵活性具有革命性,因为它意味着同一个AI模型可以根据不同的使用情况进行调整,而无需从头开始重新训练。

补充数据和事实

性能提升令人惊叹。测试显示,优化后的Llama-3.1 8B模型可以每秒生成66-72个标记(约每秒50-60个单词)的响应,这比大多数人的阅读速度都快。响应时间改善包括将”首个标记的时间”(AI开始响应的时间)从200毫秒以上缩短到100毫秒以下 – 快于眨眼的速度。该技术可以一次处理高达3,840个请求,并同时处理7,680个标记。这意味着一个价值3万美元的GPU现在可以完成之前需要价值10万美元以上多个GPU才能完成的工作。能源效率也提高了约40%,这对于解决AI对环境的影响问题很重要。

总结

英伟达的TensorRT-LLM代表了使AI更加实用和可访问的重大进步。通过大幅提高AI模型的运行效率,这项技术有助于确保AI服务能够扩展到为数百万用户提供服务,而不会变得过于昂贵。对于学生来说,这意味着AI导师和作业帮助将更快地响应,并能为更多人提供服务。对于企业来说,这意味着AI可以集成到更多应用程序中,而不会破坏预算。随着AI越来越成为教育和日常生活的重要组成部分,这种创新确保了这项技术能够跟上不断增长的需求,同时保持快速和响应。

公众反应

开发人员对这一发布表示热烈欢迎,许多人报告了他们的AI应用程序取得了显著的改进。教育技术公司特别兴奋,因为更快的AI意味着更好的互动学习体验。然而,一些较小的开发者担心这些优化需要他们难以获得的专业知识。开源社区已经开始创建教程和简化工具,以使这项技术更易于使用。使用AI驱动的学习应用程序的学生已经注意到响应时间更快,有些人报告AI导师现在的响应速度就像在与朋友发短信一样。

常见问题解答

什么是AI中的推理?推理是指AI模型接受您的问题并生成答案。这与训练不同,训练是指AI从数据中学习。

这对我作为学生有什么影响?您用于作业、研究或学习的AI工具将响应更快,并能同时为更多学生提供帮助,而不会降低速度。

这只适用于英伟达硬件吗?虽然TensorRT-LLM是针对英伟达GPU进行优化的,但其中的概念和技术也可以启发其他硬件平台的改进。