Η αλληλεπίδραση με την τεχνητή νοημοσύνη γίνεται ολοένα και πιο απαιτητική, τόσο από πλευράς δεδομένων όσο και υπολογιστικής ισχύος. Σκεφτείτε, για παράδειγμα, έναν νομικό βοηθό τεχνητής νοημοσύνης που καλείται να αναλύσει τεράστια αρχεία νομολογίας ή έναν ψηφιακό βοηθό που πρέπει να θυμάται λεπτομέρειες από συνομιλίες που εκτείνονται σε μήνες. Ο όγκος των πληροφοριών που πρέπει να διαχειρίζεται ένα μοντέλο, αυτό που οι ειδικοί αποκαλούν «πλαίσιο» ή “context”, καθιστά την άμεση, ταυτόχρονη επεξεργασία αυτών των δεδομένων για πολλούς χρήστες μία από τις μεγαλύτερες προκλήσεις της σύγχρονης πληροφορικής.
Κάθε φορά που ένα AI μοντέλο δημιουργεί μια νέα λέξη ή απάντηση, οφείλει να ανατρέχει στο σύνολο της προηγούμενης πληροφορίας. Αυτή η διαδικασία, που επαναλαμβάνεται χιλιάδες φορές ανά χρήστη, ασκεί τεράστια πίεση στη μνήμη και στην επεξεργαστική ισχύ των σημερινών υπολογιστικών υποδομών.
Η NVIDIA έρχεται να ανατρέψει τα δεδομένα με την παρουσίαση του Helix, μιας νέας τεχνολογίας παράλληλης επεξεργασίας που επιτρέπει σε ένα μοντέλο να εξυπηρετεί 32 φορές περισσότερους χρήστες ταυτόχρονα, χωρίς να αυξάνει τη χρονική καθυστέρηση. Η καινοτομία αυτή σχεδιάστηκε ώστε να αξιοποιεί στο έπακρο τις δυνατότητες της νέας γενιάς καρτών γραφικών Blackwell και των υπερταχέων διασυνδέσεων NVLink.
Το βασικό εμπόδιο που επιχειρεί να ξεπεράσει το Helix είναι διπλό. Πρώτον, η συνεχής ανάγνωση της προσωρινής μνήμης “KV cache“, όπου αποθηκεύονται τα προηγούμενα δεδομένα των χρηστών. Δεύτερον, η ανάγκη φόρτωσης σύνθετων νευρωνικών μοτίβων, γνωστών ως FFN (Feed-Forward Networks), για κάθε λέξη που πρέπει να επεξεργαστεί το μοντέλο. Μέχρι σήμερα, η καθιερωμένη λύση ήταν το Tensor Parallelism (TP), δηλαδή η κατανομή του φορτίου σε πολλαπλές κάρτες γραφικών. Ωστόσο, όταν ξεπερνιέται ένα ορισμένο όριο, αυτή η προσέγγιση γίνεται αναποτελεσματική: οι κάρτες αρχίζουν να αναπαράγουν αντίγραφα της ίδιας μνήμης, καταναλώνοντας πολύτιμους πόρους.
Σε αυτό ακριβώς το σημείο παρεμβαίνει το Helix με μια ευφυή αρχιτεκτονική. Αντί να αντιμετωπίζει τη διεργασία ως ενιαίο σύνολο, την «σπάει» σε μικρότερα τμήματα. Στο πρώτο στάδιο, που αφορά την ανάλυση του πλαισίου, η τεχνολογία εφαρμόζει μια νέα μέθοδο που ονομάζεται KV Parallelism (KVP), κατά την οποία η μνήμη KV κατανέμεται αποδοτικά μεταξύ των καρτών γραφικών χωρίς καμία αναπαραγωγή. Έτσι, κάθε GPU διαχειρίζεται μόνο ένα τμήμα της ιστορικότητας, γεγονός που μειώνει τον όγκο των δεδομένων και επιταχύνει τη διαδικασία.
Στη συνέχεια, οι ίδιες κάρτες γραφικών αλλάζουν λειτουργία και περνούν στην παραδοσιακή μέθοδο TP για την επεξεργασία των FFN. Αυτή η δυναμική ανακατανομή των πόρων επιτρέπει μέγιστη αποδοτικότητα, μειώνοντας τους χρόνους αναμονής και αυξάνοντας τον συνολικό αριθμό χρηστών που μπορεί να εξυπηρετηθεί ταυτόχρονα.
Η NVIDIA δοκίμασε το Helix σε ένα από τα πιο απαιτητικά μοντέλα της εποχής, το DeepSeek-R1 671B, με πλαίσιο που φτάνει το 1 εκατομμύριο tokens. Τα αποτελέσματα ήταν εκπληκτικά: ένα μόνο σύστημα μπόρεσε να εξυπηρετήσει έως και 32 φορές περισσότερους χρήστες παράλληλα, διατηρώντας την ίδια καθυστέρηση απόκρισης. Επιπλέον, ο χρόνος μεταξύ της δημιουργίας του ενός token και του επόμενου μειώθηκε κατά 50%, γεγονός που προσφέρει σχεδόν άμεση απόκριση, ακόμη και σε φορτωμένα περιβάλλοντα.
Οι συνέπειες αυτής της τεχνολογίας είναι τεράστιες. Εικονικοί βοηθοί, επαγγελματικά co-pilots, εργαλεία έρευνας ή ανάλυσης δεδομένων θα μπορούν να διαχειρίζονται πολύ μεγαλύτερους όγκους πληροφορίας και χρήστες χωρίς καθυστερήσεις. Η αλληλεπίδραση με την τεχνητή νοημοσύνη γίνεται πιο φυσική, πιο ρευστή και σε ευρύτερη κλίμακα από ποτέ.
[via]
