Deepseek-R1 mejora la generación de núcleos de GPU con escala de tiempo de inferencia
Felix Pinkston
13 de febrero de 2025 18:01
El modelo Deepseek-R1 de NVIDIA utiliza la escala de inferencia para mejorar la generación del núcleo de GPU, optimizando el rendimiento en los modelos de IA gestionando eficientemente los recursos computacionales durante la inferencia.
En un avance significativo para la eficiencia del modelo de IA, NVIDIA ha introducido una nueva técnica llamada escala de tiempo de inferencia, facilitada por el modelo Deepseek-R1. Este método se establece para optimizar la generación de núcleos de GPU, mejorando el rendimiento al asignar juiciosamente los recursos computacionales durante la inferencia, según Nvidia.
El papel de la escala de tiempo de inferencia
La escala de tiempo de inferencia, también conocida como razonamiento de IA o pensamiento largo, permite a los modelos de IA evaluar múltiples resultados potenciales y seleccionar el óptimo. Este enfoque refleja las técnicas de resolución de problemas humanos, lo que permite soluciones más estratégicas y sistemáticas a problemas complejos.
En el último experimento de Nvidia, los ingenieros utilizaron el modelo Deepseek-R1 junto con una mayor potencia computacional para generar automáticamente los núcleos de atención de GPU. Estos núcleos fueron numéricamente precisos y optimizados para varios tipos de atención sin programación explícita, a veces superando a los creados por ingenieros experimentados.
Desafíos para optimizar los núcleos de atención
El mecanismo de atención, fundamental en el desarrollo de modelos de lenguaje grande (LLM), permite a la IA centrarse selectivamente en segmentos de entrada cruciales, mejorando así las predicciones y descubrir patrones de datos ocultos. Sin embargo, las demandas computacionales de las operaciones de atención aumentan cuadráticamente con la longitud de la secuencia de entrada, lo que requiere implementaciones optimizadas del núcleo de GPU para evitar errores de tiempo de ejecución y mejorar la eficiencia computacional.
Varias variantes de atención, como los incrustaciones posicionales causales y relativas, complican aún más la optimización del núcleo. Los modelos multimodales, como los transformadores de visión, introducen complejidad adicional, que requieren mecanismos de atención especializados para mantener la información espacial-temporal.
Flujo de trabajo innovador con Deepseek-R1
Los ingenieros de Nvidia desarrollaron un flujo de trabajo novedoso utilizando Deepseek-R1, incorporando un verificador durante la inferencia en un sistema de circuito cerrado. El proceso comienza con un aviso manual, que genera código de GPU inicial, seguido de análisis y mejora iterativa a través de la retroalimentación del verificador.
Este método mejoró significativamente la generación de núcleos de atención, logrando la corrección numérica para el 100% del nivel 1 y el 96% de los problemas de nivel 2, según lo comparado por el kernelbench de Stanford.
Perspectivas futuras
La introducción de la escala de tiempo de inferencia con Deepseek-R1 marca un avance prometedor en la generación del núcleo de GPU. Si bien los resultados iniciales son alentadores, la investigación y el desarrollo en curso son esenciales para lograr consistentemente resultados superiores en una gama más amplia de problemas.
Para los desarrolladores e investigadores interesados en explorar aún más esta tecnología, el microservicio NIM Deepseek-R1 ahora está disponible en la plataforma de compilación de NVIDIA.
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