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Apple und NVIDIA arbeiten an schnelleren LLM-Leistungen

Milan Jovicic by Milan Jovicic
19. Dezember 2024 - 00:06 CET
in Apple News
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Apple NVIDIA

Bild: NVIDIA

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Apple und NVIDIA, zwei der führenden Namen in der Tech-Branche, haben eine Partnerschaft gestartet, die das Potenzial hat, die Texterzeugung durch große Sprachmodelle (LLMs) nachhaltig zu verändern. Ziel ist es, LLMs schneller und effizienter zu machen, um die steigenden Anforderungen moderner Anwendungen zu erfüllen. Die Zusammenarbeit kombiniert Apples innovative ReDrafter-Technologie mit der GPU-Optimierungsplattform TensorRT-LLM von NVIDIA.

Du hast dich vielleicht schon gefragt, wie Unternehmen wie Apple und NVIDIA daran arbeiten, große Sprachmodelle noch besser und leistungsstärker zu machen. Mit dieser neuen Partnerschaft konzentrieren sie sich darauf, Inferenzprozesse zu beschleunigen, Kosten zu senken und eine optimale Nutzung von Hardware-Ressourcen zu ermöglichen. Dabei liegt der Fokus auf ReDrafter, einer Open-Source-Technologie von Apple, die als Herzstück dieser Fortschritte gilt.

Wie ReDrafter und NVIDIA TensorRT-LLM zusammenarbeiten

Apple hat Anfang des Jahres ReDrafter veröffentlicht – eine Technik, die auf zwei wichtigen Prinzipien basiert: Balkensuche und dynamische Baumaufmerksamkeit. Diese Ansätze ermöglichen eine effizientere Texterzeugung, indem sie eine Vielzahl von Optionen schnell analysieren und Entscheidungen gezielt treffen. Die Ergebnisse zeigen bereits beeindruckende Fortschritte, doch um ReDrafter in der Praxis einzusetzen, hat Apple eine Partnerschaft mit NVIDIA geschlossen. In der Kooperation wurde ReDrafter in das NVIDIA TensorRT-LLM-Framework integriert, ein leistungsstarkes Werkzeug zur Optimierung der LLM-Inferenz auf GPUs. Damit Entwickler das Beste aus der Technologie herausholen können, hat NVIDIA zusätzliche Operatoren hinzugefügt und bestehende Funktionen angepasst. Dadurch wird die Verarbeitung großer Modelle und die Nutzung moderner Dekodierungsmethoden erheblich verbessert.

Benchmark zeigt: 2,7-fache Beschleunigung durch ReDrafter und TensorRT-LLM

Ein Benchmark-Test mit einem Modell, das über 10 Milliarden Parameter verfügt, zeigt, wie effektiv die Integration ist. Mit ReDrafter und TensorRT-LLM konnte die Anzahl der generierten Tokens pro Sekunde um das 2,7-Fache gesteigert werden – bei der sogenannten Greedy-Decodierung. Das bedeutet nicht nur eine deutliche Beschleunigung der Prozesse sondern auch eine Reduzierung der notwendigen Rechenressourcen und des Energieverbrauchs. Für Entwickler und Unternehmen bedeutet das niedrigere Kosten und eine bessere Nutzererfahrung durch kürzere Antwortzeiten. Apple hebt hervor, dass dieser Fortschritt besonders für Anwendungen entscheidend ist, bei denen Geschwindigkeit und Effizienz eine große Rolle spielen. Die neue Technologie senkt die Latenzzeiten und verbessert gleichzeitig die Skalierbarkeit von Anwendungen. Entwickler, die bereits NVIDIA-GPUs nutzen, können die Vorteile der optimierten Token-Generierung sofort in ihre Workflows integrieren, ohne zusätzliche Komplexität.

Gemeinsam stark: Wie Apple und NVIDIA die LLM-Technologie vorantreiben

Die Zusammenarbeit zwischen Apple und NVIDIA zeigt, wie bedeutend Partnerschaften in der Technologiebranche sein können. Mit ReDrafter und TensorRT-LLM schaffen die Unternehmen eine Lösung, die nicht nur die Geschwindigkeit der Texterzeugung erhöht sondern auch Energieeffizienz und Kosten reduziert. Die Fortschritte in der LLM-Technologie eröffnen völlig neue Möglichkeiten – sei es für die Forschung, die App-Entwicklung oder den Einsatz in Echtzeit-Anwendungen. Entwickler können durch die Integration von ReDrafter in NVIDIA-GPUs von diesen Optimierungen profitieren und ihre Projekte auf ein neues Niveau heben. Es bleibt spannend, wie sich diese Technologien weiterentwickeln und welchen Einfluss sie auf die Zukunft der KI haben werden. (Bild: NVIDIA)

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Tags: TechPatient
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Milan hat Apfelpatient 2016 gegründet und verantwortet seit 2018 sämtliche redaktionellen Inhalte – News, Gerüchte, Anleitungen und Produkttests. Apple-Geräte sind hier kein Testmaterial für zwei Wochen, sondern Alltagswerkzeug: Vom iPhone über MacBook Pro, MacBook Air und iMac bis zur Apple Vision Pro läuft aus jeder Produktkategorie mindestens ein Gerät im täglichen Einsatz, viele davon jährlich erneuert. Jeder Menüpfad in einer Anleitung wird am Gerät nachgeprüft, bevor er veröffentlicht wird.

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