Las aplicaciones modernas de inteligencia artificial (IA) se apoyan cada vez más en modelos que combinan un gran número de parámetros con ventanas de contexto de varios millones de tokens. La preservación de este contexto extendido es crucial para asegurar la relevancia y coherencia en diversas funciones, desde agentes de IA que siguen conversaciones de meses, hasta asistentes legales que examinan gigabytes de jurisprudencia, o copilotos de codificación que navegan por vastos repositorios.
La creciente demanda para procesar masivamente estos datos subraya la importancia del cómputo FP4 y la alta capacidad de comunicación entre múltiples GPUs que ofrecen los sistemas NVIDIA Blackwell. Además, se ha introducido el concepto de «Helix Parallelism», que permite un aumento de hasta 32 veces en la cantidad de usuarios concurrentes a una determinada latencia en comparación con métodos conocidos de paralelismo para la decodificación en tiempo real con contextos ultralargos.
El nuevo enfoque de Helix aborda dos importantes cuellos de botella en la decodificación: la transmisión del caché de clave-valor (KV) y la carga de pesos de la Red de Feed-Forward (FFN). Helix ofrece una estrategia de particionamiento híbrida que disocia las estrategias de paralelismo de atención y FFN en una secuencia temporal. Esto permite que cada fase del modelo opere en una configuración óptima para su propio cuello de botella, utilizando eficientemente un mismo conjunto de GPUs a lo largo del proceso, lo que elimina tiempos de inactividad.
Helix introduce también técnicas como KV Parallelism (KVP) y Tensor Parallelism (TPA), que permiten una colaboración eficiente de GPUs en tareas de atención sin duplicar en exceso el caché KV. Gracias a su arquitectura, Helix puede mejorar la capacidad de servir a más usuarios de forma rápida, reduciendo la latencia y manteniendo altos niveles de interactividad para los usuarios finales.
La implementación de Helix representa un avance en el ámbito de la IA, optimizando el balance entre la longitud del contexto de los modelos y el tamaño de los modelos sin comprometer la interacción en tiempo real. Este enfoque abre un panorama prometedor para el futuro del desarrollo de aplicaciones de IA al permitir un rendimiento mejorado en entornos masivamente paralelos, reduciendo así la carga de trabajo de las GPUs y ampliando las posibilidades de escalar aplicaciones de IA a niveles nunca antes vistos.
Con Helix Parallelism, los desarrolladores tienen a su disposición una herramienta potente para superar las limitaciones actuales en la decodificación de modelos a gran escala, asegurando un futuro de interacciones más ágiles y efectivas con las máquinas inteligentes.
Fuente: Zona de blogs y prensa de Nvidia
