NVIDIA Technical Blog · 10.06.2026 ·Инференс и железо

Оптимизация инференса DiffusionGemma на графических процессорах NVIDIA

NVIDIA представила рекомендации по запуску модели DiffusionGemma, направленные на повышение производительности генерации текста в реальном времени. Основной акцент сделан на устранении задержек при посимвольном выводе, что критически важно для работы чат-ботов, копайлотов и сложных агентных систем. Использование специализированных библиотек и методов оптимизации позволяет значительно увеличить пропускную способность инференса на аппаратном обеспечении компании.

Технический стек включает применение TensorRT-LLM для ускорения работы нейросетей на GPU архитектуры NVIDIA. Инструментарий позволяет проводить квантование весов и оптимизировать графы вычислений, что снижает время отклика модели без существенной потери точности. Это решение ориентировано на разработчиков, которым требуется высокая скорость генерации в высоконагруженных продуктовых средах.

Помимо программных оптимизаций, NVIDIA предлагает готовые конфигурации для развертывания модели в облачных и локальных инфраструктурах. Использование данных подходов позволяет сократить накладные расходы на инфраструктуру при масштабировании агентных сервисов, требующих минимальной задержки при взаимодействии с пользователем.

Источник: NVIDIA Technical Blog

Похожие материалы

Google DeepMind News · Машинное обучение DiffusionGemma от DeepMind ускоряет генерацию текста в 4 раза DeepMind представила новую модель DiffusionGemma, которая значительно ускоряет процесс генерации текста. Новая модель работает в 4 раза быстрее по сравнению с предыдущими решениями, что делает её одной из самых быстрых в своей категории. Это достижение может иметь значительное влияние на разработку ИИ-агентов, где скорость генерации текста играет ключевую роль в эффективности работы. Simon Willison's Weblog · Машинное обучение Google выпустила открытую модель DiffusionGemma Google представила новую открытую модель DiffusionGemma-26B-A4B-it, основанную на архитектуре Gemini. Это значимое событие, так как ранее компания демонстрировала экспериментальную версию модели, но не продолжала её развитие. Теперь модель доступна под лицензией Apache 2, что открывает возможности для широкого использования в исследовательских и коммерческих проектах. Hacker News · Инференс и железо Запуск модели Gemma 2 2B в браузере с высокой скоростью генерации Разработчики представили реализацию модели Gemma 2 2B, оптимизированную для работы непосредственно в браузере через WebGPU. Использование специализированных ядер позволило достичь скорости генерации текста на уровне 255 токенов в секунду. Это решение демонстрирует возможности локального исполнения нейросетей на клиентских устройствах без необходимости обращения к облачным серверам. arXiv · Инференс и железо Оптимизация INT8 вычислений для диффузионных трансформеров на потребительских GPU Исследователи из Ideogram представили новый подход к оптимизации инференса диффузионных трансформеров на потребительских GPU. В статье, опубликованной на arXiv, они показывают, что посттрейнинговая квантование в INT8 (W8A8) часто оказывается медленнее, чем альтернативы в FP8 и NF4, несмотря на ожидания. Это связано с тем, что в текущих реализациях веса и активации квантуются только для того, чтобы сразу же деквантоваться обратно в bf16 и выполнять матричное умножение в этом формате. NVIDIA Technical Blog · Инференс и железо Оптимизация инференса на NVIDIA GB200 с Slurm NVIDIA представила подход к оптимизации производительности инференса на своих новых GPU GB200 NVL72 с использованием Slurm — популярного менеджера рабочих процессов. В статье на Developer NVIDIA объясняется, как топологически осознанное планирование задач позволяет максимально использовать мощности современных ускорителей. Hacker News · Инференс и железо Оптимизация инференса через компиляцию моделей в единый мегакернел Разработан метод, позволяющий компилировать любые модели с платформы HuggingFace в единый персистентный мегакернел. Такой подход направлен на радикальное ускорение работы нейросетей за счет минимизации накладных расходов при выполнении операций на графическом процессоре. Hacker News · Инференс и железо Оптимизация инференса моделей через формат NVFP4 Компания Cohere представила обновленную версию своей модели North Mini Code, оптимизированную для работы с использованием нового формата данных NVFP4. Технология позволяет значительно повысить производительность инференса при сохранении исходного качества генерации кода. Использование этого формата обеспечивает ускорение вычислений в 1,65 раза по сравнению со стандартным форматом FP8, при этом потребление видеопамяти снижается на 40%. NVIDIA Technical Blog · Инференс и железо Квантование моделей для ускоренного инференса на NVIDIA TensorRT NVIDIA представила новый подход к квантованию моделей, позволяющий превращать FP8-чекпоинты в высокопроизводительные инференс-движки с использованием TensorRT. Этот метод оптимизирует модели для работы на графических процессорах, что особенно важно для разработчиков ИИ-агентов, где скорость и эффективность вычислений играют ключевую роль. NVIDIA Technical Blog · Машинное обучение Как оптимизировать трансформеры для обучения с низкой точностью Трансформеры лежат в основе многих современных языковых и генеративных моделей. С ростом их размера увеличивается и потребление вычислительных ресурсов, особенно GPU. NVIDIA предложила методы оптимизации для обучения моделей с низкой точностью, что позволяет снизить нагрузку на оборудование. Hacker News · Инференс и железо AMD оптимизирует инференс для своих GPU Instinct AMD представила Atom Inference Engine — фреймворк для оптимизации работы моделей машинного обучения на графических процессорах Instinct. Решение сочетает аппаратные и программные компоненты, что позволяет ускорить выполнение задач инференса.

← Все материалы