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NVIDIA Blackwell GPU 效能再爆發！分離運算技術加持，AI 推論效能激增近 50%
NVIDIA 近期在 AI Infra Summit 上發表了最新的 MLPerf Inference 基準測試結果，展示了 Blackwell GPU 架構搭配分離運算技術所帶來的驚人效能提升。令人振奮的是，透過這項技術，即便在硬體配置不變的情況下，AI 推論效能也能提升近 50%，為企業在部署 AI 應用時，提供了更具成本效益的解決方案。
分離運算 (Disaggregated Serving) 如何提升 AI 推論效能？
分離運算是一種將大型 GPU 拆解成更小、更專注的工作群組的技術。在 Blackwell GPU 架構中，NVIDIA 將 GB200 NVL72 拆分為兩個工作群組，讓它們能夠更有效地分工合作，進而提高整體 AI 推論效能。這種技術的重要性在於，它能在不增加硬體成本的前提下，顯著提升現有基礎設施的效能，為企業節省大量投資成本。
Blackwell GPU 分離運算的優勢
Blackwell GPU 的分離運算技術不僅僅是簡單的硬體拆分，更涉及到軟硬體的深度整合。透過最佳化的調度策略，可以將不同的 AI 推論任務分配給最適合的工作群組，進而實現資源的最大化利用。
NVIDIA Rubin CPX GPU 的應用
值得一提的是，NVIDIA 不僅將分離運算技術應用於 Blackwell GPU，也將其導入下一代的 Rubin CPX GPU。這意味著，隨著技術的不斷演進，未來 AI 推論的效能還有望迎來更大的突破。
分離運算的影響分析：優勢與潛在的劣勢
優勢： 顯著提升 AI 推論效能，降低硬體成本，提高資源利用率，簡化部署和維護流程。
潛在劣勢： 需要針對特定應用場景進行最佳化配置，可能需要重新設計軟體架構以充分利用分離運算的優勢。在某些極端情況下，拆分 GPU 可能會導致效能下降。
AI 推論的未來動向：分離運算將扮演關鍵角色
隨著 AI 應用的日益普及，對 AI 推論效能的需求也將持續增長。分離運算作為一種能夠在不顯著增加成本的前提下提升效能的技術，勢必將在 AI 推論領域扮演越來越重要的角色。我們可以預見，未來將有更多廠商投入分離運算的研發，推出更高效、更靈活的 AI 推論解決方案。
常見問題 QA
分離運算在處理大型、複雜的 AI 推論任務時，通常能帶來更顯著的效能提升。然而，對於一些小型、簡單的任務，拆分 GPU 可能反而會造成額外的 overhead，導致效能下降。因此，在選擇是否使用分離運算時，需要根據具體的應用場景進行評估。
企業可以從評估現有的 AI 基礎設施入手，了解目前的效能瓶頸。然後，可以嘗試使用 NVIDIA 提供的相關工具和框架，針對 Blackwell GPU 或 Rubin CPX GPU 進行分離運算的配置和最佳化。
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