TOPS, oder Billionen von Operationen pro Sekunde, ist ein Maß für die Rohleistung einer GPU, ähnlich wie die Motorleistung eines Autos. Nvidia-GPUs gelten oft als "McLaren" der Branche, wobei die GeForce RTX 490 beeindruckende 1.300 TOPS liefert, mehr als genug für Gaming, lokales KI und kreative Arbeit.

Tokens sind die Eingaben und Ausgaben eines KI-Modells, wobei ein Token im Wesentlichen ein Wort oder ein Teil eines Wortes ist. Die Leistung eines KI-Modells kann in Tokens pro Sekunde gemessen werden, wobei höhere Werte auf eine bessere Leistung hinweisen.

Tokens sind die grundlegenden Einheiten, mit denen KI-Modelle arbeiten. Sie repräsentieren die grundlegenden Elemente wie Wörter oder Subworteinheiten, aus denen die Eingabe und Ausgabe eines KI-Modells bestehen. Die Leistung eines KI-Modells kann in Bezug auf die Anzahl der Tokens gemessen werden, die es pro Sekunde verarbeiten kann, wobei eine höhere Token-Verarbeitungsrate auf ein leistungsfähigeres und effizienteres Modell hinweist.

Tokens sind entscheidend, da sie KI-Modellen ermöglichen, menschenähnliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Indem der Text in diese grundlegenden Einheiten zerlegt wird, kann das Modell Muster und Beziehungen zwischen ihnen erlernen und so Aufgaben wie Sprachübersetzung, Textgenerierung und Beantwortung von Fragen durchführen.

Die Batchgröße bezieht sich auf die Anzahl der Eingabeproben, die während des Trainings oder der Inferenz gleichzeitig von der GPU verarbeitet werden. Eine Erhöhung der Batchgröße ermöglicht eine effizientere parallele Verarbeitung, da die GPU ihre Rechenressourcen nutzen kann, um mehrere Eingaben gleichzeitig zu bearbeiten. Dies kann zu erheblichen Leistungsverbesserungen führen, insbesondere bei großen KI-Modellen.

Durch die Verwendung einer größeren Batchgröße können Sie die Fähigkeit der GPU nutzen, Matrixoperationen parallel auszuführen, was die Gesamtverarbeitungszeit reduziert. Dies ist besonders vorteilhaft für Aufgaben, die repetitive Berechnungen erfordern, wie z.B. Bildklassifizierung oder Verarbeitung natürlicher Sprache.

Nvidias TensorRT ist ein hochleistungsfähiger Deep-Learning-Inferenz-Optimizer und Laufzeit, der die Leistung von KI-Modellen deutlich steigern kann. Durch die Nutzung von TensorRT können Entwickler bis zu 10-mal schnellere Inferenzzeiten im Vergleich zu Standard-Frameworks erreichen.

TensorRT optimiert neuronale Netzwerkmodelle durch Graphoptimierungen, Schichtfusion und Präzisionskalibrierung. Dadurch kann es Modelle effizient auf Nvidia-GPUs ausführen und die massive Parallelverarbeitungsfähigkeit dieser Chips nutzen.

Einer der Hauptvorteile von TensorRT ist seine Fähigkeit, die Batchgröße zu erhöhen, also die Anzahl der Eingaben, die parallel verarbeitet werden können. Durch eine größere Batchgröße kann TensorRT die Auslastung der GPU maximieren, was zu höherem Durchsatz und geringerer Latenz führt.