ความท้าทายหลักมาจากการที่โมเดล LLM มีขนาดและข้อกำหนดด้านทรัพยากรที่แตกต่างกันอย่างมาก โมเดลฝังตัวขนาดเล็กอาจใช้หน่วยความจำ GPU เพียงไม่กี่กิกะไบต์ ในขณะที่ LLM ที่มีพารามิเตอร์ 70B+ อาจต้องการ GPU หลายตัว การขาดการจัดการที่ดีทำให้ GPU โดยเฉลี่ยถูกใช้งานในระดับต่ำ ส่งผลให้ต้นทุนการประมวลผลพุ่งสูงขึ้น และความหน่วงที่ไม่สามารถคาดการณ์ได้
NVIDIA Run:ai และ NVIDIA NIM ถูกออกแบบมาเพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้โดยเฉพาะ โดย Run:ai ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรและจัดตารางทรัพยากร GPU ในคลัสเตอร์ ทำให้มั่นใจได้ว่า GPU จะถูกใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับภาระงาน AI ที่หลากหลาย ส่วน NVIDIA NIM เข้ามาช่วยให้การปรับใช้และจัดการโมเดล LLM ที่แตกต่างกันมีความง่ายขึ้นและทำงานได้ดียิ่งขึ้น
การรวมกันของสองเทคโนโลยีนี้ช่วยให้องค์กรสามารถรวมภาระงานอนุมานที่แตกต่างกันไว้บนโครงสร้างพื้นฐานที่ใช้ร่วมกัน ลดความจำเป็นในการมีฮาร์ดแวร์เฉพาะสำหรับโมเดลแต่ละประเภท ซึ่งส่งผลให้การใช้งาน GPU ดีขึ้นอย่างเห็นได้ชัด ลดต้นทุนการดำเนินงาน และให้ความหน่วงที่คาดการณ์ได้มากขึ้น เพื่อการปรับใช้แอปพลิเคชัน AI ขั้นสูงที่รวดเร็วและคุ้มค่า
🏷️ หมวดหมู่: Agentic AI / Generative AI, Data Center / Cloud, Developer Tools & Techniques, featured, Inference Performance, LLMs
🔗 อ่านบทความฉบับเต็ม: nvidia blog
