Понимание производительности искусственного интеллекта и того, как компьютеры с искусственным интеллектом NVIDIA RTX выводят ее на новый уровень

Понимание производительности искусственного интеллекта и того, как компьютеры с искусственным интеллектом NVIDIA RTX выводят ее на новый уровень

Как исследователь с опытом работы в области информатики и искусственного интеллекта, я воодушевлен последними разработками в области спецификаций ПК для приложений ИИ. Традиционные показатели, такие как ГГц, Гбит/с и МТ/с, по-прежнему важны, но поскольку функции искусственного интеллекта становятся все более распространенными, нам необходимо учитывать новые показатели, такие как TOPS (триллионы операций в секунду), токены и скорость создания изображений.


ИИ совершает революцию в способах измерения скорости ПК. Хотя такие характеристики, как ГГц, Гбит/с и МТ/с, продолжают иметь значение для повседневного использования системы, интеграция функций искусственного интеллекта вводит новые показатели. Вы можете столкнуться с такими терминами, как TOPS (триллионы операций в секунду), токены и скорость генерации изображений. Компьютеры NVIDIA RTX AI находятся на переднем крае демонстрации возможностей этих новых показателей. Давайте рассмотрим, что это значит для вас, более простыми словами.

Как технический энтузиаст, я всегда ищу способы использовать возможности искусственного интеллекта (ИИ) в своих проектах. Возможности ИИ расширяются с поразительной скоростью — от создания потрясающих изображений до обобщения длинных текстов. Однако, чтобы в полной мере использовать эти расширенные функции, вам нужна надежная основа производительности. Вот тут-то и вступает в игру TOPS (тысячи операций в секунду). TOPS представляют собой количество целочисленных математических операций, обрабатываемых микросхемами вашей системы. Скорость, стоящая за этими цифрами, может быть связана с выделенными нейронными процессорами (NPU), центральными процессорами (CPU), графическими процессорами (GPU) или комбинацией компонентов, работающих вместе в гармонии. Компьютеры NVIDIA RTX AI уже находятся на шаг впереди, обеспечивая впечатляющую скорость в этой области и обеспечивая прочную основу для ваших проектов AI.

Понимание производительности искусственного интеллекта и того, как компьютеры с искусственным интеллектом NVIDIA RTX выводят ее на новый уровень

Благодаря скорости обработки 40 TOPS (триллионов операций в секунду) эта система способна эффективно использовать новейшие функции генерации и анализа текста Microsoft Copilot+. Если бы скорость обработки системы была намного медленнее, это отрицательно сказалось бы на пользовательском опыте из-за вялой реакции инструментов искусственного интеллекта, которые в идеале должны реагировать своевременно, подобно взаимодействию с другим человеком.

Как исследователь в области искусственного интеллекта, я могу объяснить, что в процессе вывода ИИ мы имеем дело с токенами. Эти токены представляют собой символы, слова и фразы, созданные большими языковыми моделями (LLM). Наша конечная цель — выполнять как можно больше операций в секунду (TOPS), чтобы данный LLM генерировал больше токенов каждую секунду. Эта увеличенная скорость производства токенов приводит к более оперативному взаимодействию с LLM, благодаря чему оно кажется мгновенным и почти эквивалентным скорости чтения человека. Например, чат-боты, способные доставлять текст с такой скоростью, будут давать ответы так же быстро, как большинство людей смогут их прочитать. В настоящее время компьютеры NVIDIA с искусственным интеллектом RTX способны быстро обрабатывать LLM, что еще больше расширяет границы в этой области.

Сорок триллионов операций в секунду могут показаться впечатляющими, но это лишь малая часть того, на что способны компьютеры RTX AI. На самом деле, помимо создания текста, существует множество приложений ИИ. Например, Stable Diffusion может генерировать изображения и видео. Кроме того, видеопрограммы используют распознавание объектов. Наконец, геймеры уже много лет наслаждаются масштабированием видеоконтента с помощью искусственного интеллекта с помощью технологии NVIDIA DLSS на графических процессорах RTX.

Эти задачи значительно выиграют от увеличения вычислительной мощности. Фактически, создание видео продолжительностью всего в одну секунду в реальном времени недостижимо без дополнительной вычислительной мощности. Графические процессоры NVIDIA RTX — отличное решение этой задачи. Они преуспевают в различных приложениях, таких как генерация текста или изображений, создание контента с помощью искусственного интеллекта, компьютерные игры и запросы к большим языковым моделям. Графические процессоры NVIDIA RTX обеспечивают впечатляющую производительность: GeForce RTX 4090 может похвастаться пропускной способностью 1700 TOPS, в то время как самый доступный вариант мобильного графического процессора по-прежнему достигает 194 TOPS. Благодаря такому уровню производительности компьютеры с искусственным интеллектом NVIDIA RTX могут выполнять сложные задачи, например предоставлять ответы на естественном языке на запросы пользователей, одновременно создавая виртуальную среду с полностью анимированным 3D-персонажем, озвучивающим этот ответ, как продемонстрировано NVIDIA ACE.

Как исследователь, изучающий область генеративных моделей искусственного интеллекта, я заметил, что значительная часть прироста производительности может быть связана с тензорными ядрами графических процессоров NVIDIA RTX. Эти передовые компоненты тщательно разработаны как ускорители искусственного интеллекта, что позволяет им с поразительной эффективностью ускорять выполнение задач, связанных с искусственным интеллектом. Поступая таким образом, они служат незаменимым союзником в повышении производительности генеративных приложений ИИ.

Понимание производительности искусственного интеллекта и того, как компьютеры с искусственным интеллектом NVIDIA RTX выводят ее на новый уровень

Используя программное обеспечение NVIDIA TensorRT на ПК с Windows и рабочих станциях, оснащенных графическими процессорами RTX, вы можете достичь более высоких вычислительных возможностей. TensorRT предназначен для улучшения рабочих процессов искусственного интеллекта за счет эффективного использования оборудования NVIDIA RTX и максимального раскрытия потенциала ваших компонентов. Например, по сообщениям, интерфейс Auto1111 компании Stable Diffusion увеличил скорость создания изображений в 2 раза с помощью TensorRT. Кроме того, недавняя интеграция TensorRT с популярными интерфейсами, такими как ComfyUI, привела к увеличению скорости создания изображений на 60% и увеличению скорости преобразования изображения в видео в Stable Video Diffusion на 70%. Эти преимущества теперь доступны в недавно выпущенной версии Stable Diffusion 3.

Понимание производительности искусственного интеллекта и того, как компьютеры с искусственным интеллектом NVIDIA RTX выводят ее на новый уровень

Как аналитик, я понимаю, что идти в ногу с быстро развивающейся областью искусственного интеллекта (ИИ) может быть непросто. Новые разработки и терминология появляются с ошеломляющей скоростью, из-за чего даже самым преданным последователям становится сложно оставаться в курсе. Чтобы упростить эту сложную ситуацию, я хотел бы познакомить вас с серией блогов NVIDIA AI Decoded. Следуя этому ресурсу, вы будете получать последние новости и получите доступ к ценным инструментам, которые позволят вам использовать возможности искусственного интеллекта в вашей собственной системе.

Смотрите также

2024-06-14 19:50