TOPS, hay Trillions of Operations Per Second, là một thước đo hiệu suất thô của GPU, tương tự như sức ngựa của một chiếc ô tô. GPU của Nvidia thường được coi là "McLaren" của ngành công nghiệp, với GeForce RTX 490 cung cấp 1.300 TOPS ấn tượng, đủ cho cả gaming, trí tuệ nhân tạo cục bộ và công việc sáng tạo.

Token là đầu vào và đầu ra của một mô hình AI, trong đó token là một từ hoặc một phần của một từ. Hiệu suất của một mô hình AI có thể được đo bằng số token xử lý mỗi giây, với các giá trị cao hơn cho thấy hiệu suất tốt hơn.

Kích thước batch là số lượng đầu vào có thể được xử lý song song bởi một GPU. Các kích thước batch lớn hơn cho phép xử lý hiệu quả hơn, và thư viện TensorRT của Nvidia có thể được sử dụng để tối ưu hóa thêm các tải công việc AI và tăng cường hiệu suất.

Token là những đơn vị cơ bản mà các mô hình AI làm việc với. Chúng đại diện cho các yếu tố cơ bản, như từ hoặc các đơn vị con từ, tạo thành đầu vào và đầu ra của một mô hình AI. Hiệu suất của một mô hình AI có thể được đo bằng số lượng token nó có thể xử lý mỗi giây, với tốc độ xử lý token cao hơn cho thấy một mô hình mạnh mẽ và hiệu quả hơn.

Token là rất quan trọng vì chúng cho phép các mô hình AI hiểu và tạo ra ngôn ngữ giống con người. Bằng cách chia nhỏ văn bản thành những đơn vị cơ bản này, mô hình có thể học các mẫu và mối quan hệ giữa chúng, cho phép nó thực hiện các nhiệm vụ như dịch ngôn ngữ, tạo văn bản và trả lời câu hỏi.

Kích thước của từ vựng token, cũng như khả năng của mô hình để xử lý và tạo ra token một cách hiệu quả, là những yếu tố then chốt trong việc xác định hiệu suất và khả năng của mô hình.

Kích thước batch đề cập đến số lượng mẫu đầu vào được xử lý đồng thời bởi GPU trong quá trình huấn luyện hoặc suy luận. Tăng kích thước batch cho phép xử lý song song hiệu quả hơn, vì GPU có thể tận dụng các nguồn tài nguyên tính toán của nó để xử lý nhiều đầu vào cùng một lúc. Điều này có thể dẫn đến cải thiện hiệu suất đáng kể, đặc biệt là đối với các mô hình AI quy mô lớn.

Bằng cách sử dụng kích thước batch lớn hơn, bạn có thể tận dụng khả năng thực hiện các phép toán ma trận song song của GPU, giảm thời gian xử lý tổng thể. Điều này đặc biệt hữu ích cho các tác vụ liên quan đến các phép tính lặp đi lặp lại, chẳng hạn như phân loại hình ảnh hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Ngoài ra, thư viện Tensor RT của NVIDIA có thể tối ưu hóa thêm hiệu suất của các mô hình AI của bạn bằng cách cung cấp gia tốc phần cứng và tối ưu hóa cấp thấp. Điều này có thể dẫn đến thời gian suy luận nhanh hơn nữa, cho phép bạn triển khai các mô hình AI của mình một cách hiệu quả hơn trong các ứng dụng thực tế.

TensorRT của Nvidia là một bộ tối ưu hóa suy luận học sâu và thời gian chạy hiệu suất cao có thể tăng cường đáng kể hiệu suất của các mô hình AI. Bằng cách sử dụng TensorRT, các nhà phát triển có thể đạt được tốc độ suy luận nhanh hơn lên đến 10 lần so với các khuôn khổ tiêu chuẩn.

TensorRT tối ưu hóa các mô hình mạng nơ-ron bằng cách thực hiện các tối ưu hóa cấp đồ thị, kết hợp lớp và hiệu chỉnh độ chính xác. Điều này cho phép nó thực thi hiệu quả các mô hình trên GPU của Nvidia, tận dụng khả năng xử lý song song đáng kể của chúng.

Một trong những lợi ích chính của TensorRT là khả năng tăng kích thước batch, tức là số lượng đầu vào có thể được xử lý song song. Bằng cách tăng kích thước batch, TensorRT có thể tối đa hóa việc sử dụng GPU, dẫn đến hiệu suất cao hơn và độ trễ thấp hơn.

Ngoài ra, TensorRT hỗ trợ nhiều kiểu dữ liệu khác nhau, bao gồm FP32, FP16 và INT8, cho phép các nhà phát triển chọn độ chính xác tối ưu cho trường hợp sử dụng cụ thể của họ, cải thiện hiệu suất thêm mà không hy sinh độ chính xác.

Nói chung, TensorRT của Nvidia là một công cụ mạnh mẽ cho các nhà phát triển muốn tối ưu hóa hiệu suất của các ứng dụng AI của họ, đặc biệt là trong các lĩnh vực như suy luận thời gian thực, tính toán tại mép và các tải công việc có hiệu suất cao.

Các thuật ngữ AI chính được đề cập trong bản ghi này bao gồm:

1. TOPS (Trillions of Operations Per Second): Chỉ số này đại diện cho hiệu suất thô của một GPU, tương tự như sức ngựa của một chiếc ô tô. GPU của Nvidia được coi là "McLaren" của ngành công nghiệp, với GeForce RTX 490 cung cấp 1.300 TOPS, đủ cho cả gaming, trí tuệ nhân tạo cục bộ và công việc sáng tạo.

2. Token: Token là đầu vào và đầu ra của một mô hình AI, thực chất là các từ hoặc phần của từ trong một câu. Hiệu suất của một mô hình AI có thể được đo bằng số token xử lý mỗi giây, với các giá trị cao hơn cho thấy hiệu suất tốt hơn.

3. Kích thước Batch: Kích thước batch đề cập đến số lượng đầu vào có thể được xử lý song song bởi một GPU. Các kích thước batch lớn hơn cho phép xử lý song song hiệu quả hơn, cải thiện hiệu suất tổng thể.

4. Thư viện TensorRT của Nvidia: Thư viện này có thể được sử dụng để tăng cường hiệu suất AI, như được minh họa bằng bài so sánh hiệu suất giữa TensorRT và các khuôn khổ AI khác như LLaMA CPP và GGF.