NVIDIA針對RTX GPU的TensorRT更新也大幅提升了GenAI工作負載的效能,例如Stable Diffusion。
我們已經詳細介紹了TensorRT-LLM如何在RTX硬體上為Windows帶來更快的AI功能,而GenAI是擁有RTX GPU的消費者將能夠看到直接好處的另一個領域。
眾所周知NVIDIA的GPU是Stable Diffusion和產生AI工作負載最受歡迎的解決方案之一。我們已經看到NVIDIA在這一領域領先於幾乎所有公司,但最近和即將推出的CPU(來自AMD和Intel)已開始包含專用NPU單元,可以從CPU/GPU卸載AI任務並完成對於絕大多數用戶來說,這是一種非常低功耗和高效的模式。
NVIDIA表示很高興看到透過將AI融入CPU來推動AI加速,它們將主要用於以低功耗運行的輕量級AI任務,而GPU將用於要求更高的範例。NPU和GPU都是離線且本地可用的資源,提供低延遲和資料局部性/隱私功能,而雲端資料中心則針對超大型模型和按需使用的重型AI工作負載。據說NVIDIA的RTX GPU的效能比這些 NPU高出20倍到100倍。
在穩定擴散效能展示中NVIDIA展示了GeForce RTX 4090從自動1111運型WebUI,並使用PyTorc xFormers實現每分鐘輸出27個影像,但使用TensorRT運行時,效能提高了一倍,達到每分鐘52個影像。
NVIDIA 還將其性能與Apple的M2 Ultra(72核)進行了比較,後者的基本價格為5000美元。此系統使用CoreML模型每分鐘僅輸出7張影像。同時您可以以相同的預算建立有兩個GeForce RTX 4090 GPU的非常高階系統。
該公司宣布TensorRT現已在WebUI中提供(自動 1111),並且可以從GitHub.com/NVIDIA下載。
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