NVIDIA的GB200 NVL72和Dynamo增强MOE模型性能
NVIDIA's GB200 NVL72 and Dynamo Enhance MoE Model Performance
Lawrence Jengar Jun 06, 2025 11:56
NVIDIA's latest innovations, GB200 NVL72 and Dynamo, significantly enhance inference performance for Mixture of Experts （MOE）模型，提高AI部署的效率。
nvidia继续以其最新产品（GB200 NVL72和NVIDIA DYNAMO）的最新产品来推动AI性能的界限，根据NVIDIA的最新报告，这显着增强了专家（MOE）模型混合的推理性能。这些进步有望优化计算效率并降低成本，从而使它们
释放MOE模型的功能
最新的开源大语言模型（LLMS）（例如DeepSeek R1，Llame 4和Qwen3）采用MOE架构。与传统密集的模型不同，MOE模型在推理过程中仅激活一部分专用参数或“专家”，从而导致处理时间更快并降低了运营成本。 NVIDIA的GB200 NVL72和Dynamo利用了这种架构来解锁新的效率。
分解服务和模型并行性
所讨论的关键创新之一是分解的，这是分裂的，从而使预处理和分解相位跨越了不同的GPUS，以允许独立的GPUS，并允许使用不同的GPUS。这种方法通过应用针对每个阶段的特定要求量身定制的各种模型并行策略来提高效率。专家并行性（EP）被引入为新维度，在GPU上分发模型专家以改善资源利用率。
nvidia dynamo在优化中的作用
nvidia dynamo，一种分布式推理服务框架，简化了分解服务架构的复杂性。它管理GPU之间KV缓存的快速传输和智能路由请求以优化计算。 Dynamo's dynamic rate matching ensures resources are allocated efficiently, preventing idle GPUs and optimizing throughput.
Leveraging NVIDIA GB200 NVL72 NVLink Architecture
The GB200 NVL72's NVLink architecture supports up to 72 NVIDIA Blackwell GPUs, offering a communication speed 36 times faster than current Ethernet标准。这种基础架构对于MOE模型至关重要，在这里，必须在专家之间进行高速沟通。 GB200 NVL72的功能使其成为提供具有广泛专家并行性的MOE模型的理想选择。
超越MOE：加速密集模型
超越Moe模型，NVIDIA的创新也可以增强传统的性能Al致密模型。与Dynamo配对的GB200 NVL72显示了诸如Llama 70B之类的模型的显着性能增长，适应更紧密的延迟限制和增加的吞吐量。
结论
nvidia的nvidia的GB200 NVL72和Dynamo在ENPERIDES上的实质性效果，以实现优势，以实现优势，以实现优势效率。 投资。这些进步标志着优化AI部署，推动持续增长和效率的关键步骤。
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