Nvidia发布了用于高性能深度学习推理的新版本TensorRT软件平台,以强化自己的人工智能战略。
TensorRT是一个将高性能深度学习推理优化器与运行时相结合的平台,可为AI应用提供低延迟、高吞吐量的推理。
推理是AI的一个重要方面,AI训练涉及算法理解数据集的能力演化,而推理是指AI能够对这些数据进行操作以推断特定查询的答案。
新版本的TensorRT在性能方面有了显着改善,包括大幅缩短了在最先进AI语言模型之一——Bidirectional Encoder Representations from Transformers -Large(BERT-Large)——上的推理时间。众所周知,BERT-Large是一种自然语言处理训练方法,涉及在大型文本语料库(如维基百科)上训练通用语言理解模型,然后把该模型作为下游NLP任务的基础,例如回答人们的问题。
Nvidia表示,TensorRT 6新增的优化功能可以将B44与T4 GPU的算法推理时间缩短至5.8毫秒,低于之前的10毫秒性能阈值。
Nvidia表示,这次改进的性能足够高,使得BERT可以被企业首次部署到生产环境中。传统观点认为,应该在不到10毫秒的时间内执行NLP模型,才能提供自然的、引人入胜的体验。
Nvidia表示,还对该平台进行了优化,加速了对于语音识别、医疗应用3D图像分割、工业自动化中基于图像的应用相关任务的推断。
Nvidia表示,TensorRT 6还增加了对动态输入批大小的支持,这有助于加速AI应用,例如计算需求波动的在线服务等。TensorRT Open Source Repository 也有升级,新增的训练样本有助于加快基于语言和图像的应用的推断。
Constellation Research分析师Holger Mueller表示,这次改进很及时,因为会话AI平台的竞争正在全面展开。
“但是Nvidia仍然需要解决下一代应用的本地部署问题,除非它设法将TensorRT平台变成公有云。在这方面Nvidia有很好的经验,但需要一定的时间才能实现。”
Nvidia表示,现在已经可以通过产品页面下载TensorRT 6平台。
好文章,需要你的鼓励
数据分析平台公司Databricks完成10亿美元K轮融资,公司估值超过1000亿美元,累计融资总额超过200亿美元。公司第二季度收入运营率达到40亿美元,同比增长50%,AI产品收入运营率超过10亿美元。超过650家客户年消费超过100万美元,净收入留存率超过140%。资金将用于扩展Agent Bricks和Lakebase业务及全球扩张。
Meta与特拉维夫大学联合研发的VideoJAM技术,通过让AI同时学习外观和运动信息,显著解决了当前视频生成模型中动作不连贯、违反物理定律的核心问题。该技术仅需添加两个线性层就能大幅提升运动质量,在多项测试中超越包括Sora在内的商业模型,为AI视频生成的实用化应用奠定了重要基础。
医疗信息管理平台Predoc宣布获得3000万美元新融资,用于扩大运营规模并在肿瘤科、研究网络和虚拟医疗提供商中推广应用。该公司成立于2022年,利用人工智能技术提供端到端平台服务,自动化病历检索并整合为可操作的临床洞察。平台可实现病历检索速度提升75%,临床审查时间减少70%,旨在增强而非替代临床判断。
上海AI实验室发布OmniAlign-V研究,首次系统性解决多模态大语言模型人性化对话问题。该研究创建了包含20万高质量样本的训练数据集和MM-AlignBench评测基准,通过创新的数据生成和质量管控方法,让AI在保持技术能力的同时显著提升人性化交互水平,为AI价值观对齐提供了可行技术路径。