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25/03/2025
KI erreicht nahezu perfekte Krebserkennung
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Hochmoderne GPU-Rechenmaschine
Rohe Rechenleistung trifft auf intelligente Optimierung, während NVIDIAs Blackwell-Architektur KI-Fähigkeiten verändert. Das Dual-Die-Design, das 10 TB/s durch seine Verbindungen treibt, revolutioniert die Funktionsweise massiver KI-Modelle. Mit Ultra Tensor Cores, die Aufmerksamkeitsschichten doppelt so schnell beschleunigen, und einer Speicherbandbreite von 900 GB/s, bewältigt dieser Kraftprotz Billionen-Parameter-Modelle und gewährleistet gleichzeitig strenge Sicherheit durch hardwarebasierten Schutz. Unternehmen können jetzt GPU-Cluster mit bis zu 576 Einheiten einsetzen, was neue Grenzen in der KI-Fabrikleistung und Echtzeit-Inferenz eröffnet. Die 208 Milliarden Transistoren der Architektur liefern eine beispiellose Berechnungsdichte für KI-Anwendungen der nächsten Generation.
KI-Optimierungs-Durchbruch freigesetzt
NVIDIA hat Dynamo veröffentlicht, ein Open-Source-Inferenz-Framework, das den großflächigen GPU-Einsatz revolutioniert. Das System verdoppelt die Verarbeitungsgeschwindigkeiten für Llama-Modelle auf Hopper-Systemen und erreicht bis zu 30-fache Verbesserungen auf Blackwell NVL72 für DeepSeek-R1.
Das Framework führt disaggregiertes Serving ein, das die Phasen der Kontextvorausfüllung und Dekodierung auf verschiedene GPUs aufteilt. Diese Innovation optimiert die Ressourcenzuweisung und reduziert die Inferenzkosten erheblich. Intelligentes Routing und dynamische Planung sorgen für eine effiziente Workload-Verteilung über Tausende von GPUs. Die NIXL-Kommunikationsbibliothek der Plattform beschleunigt die Datenbewegung zwischen Knoten und vereinfacht gleichzeitig die Übertragungskomplexitäten.
Dynamos Architektur unterstützt wichtige Frameworks wie PyTorch, SGLang, TensorRT-LLM und vLLM. Sein modulares Design ermöglicht es Organisationen, Implementierungen anzupassen und gleichzeitig die Kompatibilität mit bestehenden Systemen zu wahren.
Zu den Hauptmerkmalen gehören fortschrittliches Cache-Management und Datenübertragung mit niedriger Latenz zwischen GPUs. Der intelligente Planer des Systems überwacht die Kapazität und passt Ressourcen automatisch an den Bedarf an, beseitigt Engpässe und verbessert die Leistung.
Die Unterstützung durch Branchenführer wie Google, AWS und Meta signalisiert ein starkes Adoptionspotenzial. Die zukünftige Integration mit NVIDIA AI Enterprise und NIM-Mikroservices wird die Sicherheit und Zuverlässigkeit stärken und einen bedeutenden Fortschritt in der Inferenzoptimierungstechnologie markieren.
