英伟达Blackwell架构突破:AI处理速度提升32倍,千万级文本秒响应
在人工智能应用快速发展的当下,处理海量数据的能力成为行业突破的关键。当AI助手需要理解横跨数月的对话记录,法律分析工具要处理堪比整套百科全书的判例库,或是编程助手在庞杂的代码库中精准定位时,超长上下文处理能力正成为决定应用效果的核心要素。与此同时,用户对实时响应的期待也在持续提升。
新媒网跨境获悉,面对千万级文本长度的处理需求,美国企业英伟达最新发布的Blackwell架构提供了关键技术支撑。其FP4计算能力与高带宽NVLink互联技术,为处理超长文本数据流奠定了硬件基础。而近期提出的螺旋并行技术(Helix Parallelism)更实现了突破性进展——在保持同等响应速度的前提下,系统并发用户承载量较现有最优方案提升32倍,这意味着虚拟助手等服务可同时响应更多用户需求。
突破算力瓶颈的双重挑战
实现大规模实时文本生成需要攻克两大核心瓶颈:
一是键值缓存(KV cache)的读取压力。处理百万级文本时,每个图形处理器都需要从动态存储器中调取海量历史记录。这种持续的数据流极易占满存储器带宽,导致响应延迟,且随着文本长度增加,问题将愈发显著。
二是前馈网络(FFN)的权重加载。生成每个新字符都需要加载庞大的网络参数,在低延迟、小批量场景下,这类高频访问成为主要延迟源。传统并行策略难以同时优化这两类瓶颈。
以张量并行(TP)为例:增加TP数量虽可分摊权重加载压力,但在分组查询注意力(如Llama模型)或多潜注意力(如国产DeepSeek模型)等机制中,当TP数量超过键值头数量时,系统将被迫在多个处理器间复制海量键值缓存。如图2(c)所示,这不仅无法降低读取压力,反而会重新占满存储器带宽。对于多潜注意力机制,TP上限仅为1才能避免缓存复制。
螺旋并行的创新架构
螺旋并行技术通过分层分时调度策略,创新性地解耦了注意力与FFN模块的并行机制:
(图1:螺旋并行技术的执行流程)
注意力阶段创新
- 键值并行(KVP)将千万级文本的键值缓存按序列维度拆分
- 张量并行(TPA)在注意力头维度进行切分,并确保TPA不超过键值头数量
如图2(d)所示,这种二维切分使N=KVPxTPA个处理器协同工作,彻底避免缓存复制问题。
(图2:注意力分片策略对比)
为实现无预聚集的本地化计算,每个KVP处理器均保留相关查询头的完整数据。本地完成FlashAttention计算后,通过单次全交换操作在处理器间传递部分注意力输出。值得关注的是,该通信成本仅与批次规模及隐藏维度相关,与文本长度无关,这使千万级文本处理仍能保持高效。
通信优化突破
借助NVLink/NVL72高速互联技术,全交换操作可快速重组处理器集群。而创新的HOP-B流水线技术(如图3所示)更实现跨批次通信计算重叠:当某字符完成注意力计算时,系统立即启动其通信传输,同时启动下一字符计算。这种精细调度将通信延迟隐藏在有效计算中,显著提升处理器利用率。
(图3:HOP-B流水线优化效果)
FFN阶段动态重构
注意力阶段输出的隐层维度分片,使后续线性投影可立即以TP=N模式运行。系统随后将同一处理器集群重构为1D TP(密集模型)或2D TP×专家并行(MoE模型)架构,整个过程实现零闲置切换。
分布式缓存管理
新生成字符将广播至所有KVP处理器。为防止存储器热点,系统采用轮询机制将字符分散存储在不同处理器,确保内存负载均衡。这种设计使系统吞吐量不受文本长度或批次规模影响。
Blackwell平台实测突破
新媒网跨境了解到,在模拟国产DeepSeek-R1 671B模型处理百万级文本的测试中,螺旋技术展现出显著优势:
(图4:基于Blackwell平台的效能前沿)
- 在同等延迟下,并发用户承载量提升32倍(即单处理器字符处理量提升32倍)
- 在低并发场景,用户交互响应速度提升1.5倍(最小字符延迟降低1.5倍)
这些突破源于键值缓存与FFN权重的全局分片策略,从根本上缓解了存储器压力。技术团队通过数千种配置的模拟验证,系统化调整模型分片策略与批次规模,最终实现吞吐量-延迟双优化。
未来应用前景
螺旋并行技术与Blackwell架构的深度结合,为千万级文本模型的实时服务提供了全新解决方案。随着该优化方案逐步集成至推理框架,人工智能助手、专业工具等服务的响应能力将迎来质的飞跃。新媒网跨境预测,这项突破将加速法律分析、代码开发等专业领域的智能化进程,为行业用户创造更高价值。
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