Bilanz der Quelle: NVIDIA zeigt, wie drei Optimierungen – neue Humming-Kernels, FP8-Quantisierung des Ausgabekopfs und spekulative Dekodierung – den Durchsatz eines 124-Milliarden-Parameter-Modells um 42,5 Prozent steigern. Die Messung auf einem DGX Spark verdeutlicht, wie wichtig effiziente Kernel für die praktische Nutzung komprimierter Modelle sind.
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ℹ️ KI-Hinweis
Die Inhalte dieses Artikels wurden automatisiert mittels Künstlicher Intelligenz generiert. Die zugrundeliegenden Daten stammen von developer.nvidia.com. Es erfolgte keine manuelle redaktionelle Bearbeitung.
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