Nvidia ускорила работу ИИ на видеокартах GeForce RTX в три раза

Nvidia увеличила ИИ-производительность видеокарт GeForce RTX и платформ RTX AI PC с выпуском драйвера GeForce Game Ready 555.85 WHQL.

На конференции Microsoft Build Nvidia представила новые оптимизации для алгоритмов искусственного интеллекта, доступные в экосистеме RTX, включая графические процессоры GeForce RTX, рабочие станции и ПК.

Представители компании заявили, что последние оптимизации ускоряют работу больших языковых моделей, применяемых в генеративном ИИ. Драйвер версии 555 обеспечивает трехкратное повышение ИИ-производительности видеокарт GeForce RTX и платформ RTX AI PC при работе с фреймворками ONNX Runtime и DirectML, которые запускают ИИ-модели в операционной системе Windows. Кроме того, драйвер увеличивает производительность WebNN для DirectML, используемого веб-разработчиками для внедрения новых ИИ-моделей.

Сейчас Nvidia активно сотрудничает с Microsoft для дальнейшего улучшения производительности графических процессоров RTX и поддержки DirectML в PyTorch.

Новый драйвер Nvidia R555 для графических процессоров GeForce RTX и ПК с RTX включает поддержку метакоманды DQ-GEMM для обработки квантования INT4 только по весу для LLM, новые методы нормализации RMSNorm для моделей Llama 2, Llama 3, Mistral и Phi-3, механизмы группового и многозапросного внимания, а также внимания скользящего окна для поддержки Mistral, обновления KV для улучшения внимания и поддержку GEMM-тензоров, не кратных 8, для улучшения производительности контекстной фазы.

В тестах производительности ORT и генеративного расширения искусственного интеллекта от Microsoft новый драйвер Nvidia показывает прирост производительности для данных типов INT4 и FP16. Благодаря добавленным методам оптимизации, производительность больших языковых моделей Phi-3, Llama 3, Gemma и Mistral увеличивается до трех раз.

Nvidia утверждает, что ее GPU обеспечивают ИИ-производительность до 1300 TOPS, что значительно превышает возможности конкурентных решений.

Читать далее:

Спутниковые наблюдения подсказали, как египтяне могли построить пирамиды

Ледник «Судного дня» оказался более уязвимым, чем считали ученые

Посмотрите на фото Камчатки из космоса

Обложка: Сведения о лицензии

Подписывайтесь
на наши каналы в Telegram

«Хайтек»новостионлайн

«Хайтек»Dailyновости 3 раза в день

Первая полоса
Ютубер собрал из «мусора» ручной лазер, прожигающий алмазы
Новости
Физики придумали, как создать настольный ускоритель частиц с мощностью гигантских установок
Наука
Китайский робот научился готовить пельмени и пользоваться палочками
Новости
Цифровые лидеры нового времени: объявлены лауреаты ежегодной Премии Digital Leaders-2025
Новости
Древнейший «арт-объект» неандертальцев с отпечатком автора, нашли в Испании
Наука
На Урале разработали сверхпрочное покрытие для защиты авиадвигателей
Наука
Сверхтонкая линза делает видимым инфракрасное излучение
Наука
Новый закон об иностранных мессенджерах вступил в силу в России
Новости
Больше миллиона Гбит в секунду: японцы побили рекорд скорости передачи данных по оптоволокну
Новости
Хаос во благо: физики создали новый инструмент для квантового мира
Наука
Hugging Face выпустила недорогих человекоподобных роботов с открытым кодом
Новости
Китайский аккумулятор для электромобиля выдержал наезд 36-тонного танка
Новости
Воспитанники детских домов изучат основы работы с нейросетями
Новости
Четвероногий робот из Цюриха научился играть в бадминтон с людьми
Новости
В MIT раскрыли механизм набора веса из-за жирной пищи и как обратить его вспять
Наука
60 000 лет рядом: ученые выяснили, кто стал первым паразитом человека
Наука
Ректора Университета Иннополис избрали членом-корреспондентом РАН
Иннополис
В Корее робопса научили паркуру и бегу по стенам: посмотрите, что он может
Новости
Древний череп «человека-муравья» нашли в Аргентине
Наука
На селфи марсохода попал неожиданный объект: его заметили не сразу
Космос