تحسين Blackwell GPU

تقدم معمارية Blackwell من NVIDIA (2024-2025) تحسينات كبيرة لاستدلال LLM. يغطي هذا الدرس استراتيجيات التحسين الخاصة بوحدات B200، GB200، B300، و GB300 GPU.

نظرة عامة على معمارية Blackwell

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  ميزات Blackwell GPU                        │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│  ┌───────────────────┐  ┌───────────────────────────────┐  │
│  │  نوى Tensor       │  │  ذاكرة HBM3e                  │  │
│  │  الجيل الخامس     │  │  ─────────────────────────    │  │
│  │  ─────────────    │  │  B200: 192GB @ 8TB/s          │  │
│  │  • دعم FP4        │  │  B300: 288GB @ 10TB/s         │  │
│  │  • 2x أداء FP8    │  │  GB200: 384GB (2x192GB NVLink)│  │
│  │  • تناثر 2:4      │  │                               │  │
│  └───────────────────┘  └───────────────────────────────┘  │
│                                                             │
│  ┌───────────────────┐  ┌───────────────────────────────┐  │
│  │  NVLink 5.0       │  │  Transformer Engine 2.0       │  │
│  │  ─────────────    │  │  ────────────────────────     │  │
│  │  1.8TB/s GPU-GPU  │  │  • اختيار FP4/FP8 تلقائي     │  │
│  │  ذاكرة موحدة      │  │  • تغيير الدقة الديناميكي    │  │
│  │  Grace-Blackwell  │  │  • انتباه محسن               │  │
│  └───────────────────┘  └───────────────────────────────┘  │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

مقارنة Blackwell GPU

المواصفات	B200	GB200	B300	GB300
ذاكرة HBM3e	192GB	384GB	288GB	576GB
عرض نطاق الذاكرة	8TB/s	16TB/s	10TB/s	20TB/s
FP8 TFLOPS	4,500	9,000	5,600	11,200
FP4 TFLOPS	9,000	18,000	11,200	22,400
TDP	1000W	2700W	1200W	3000W
شكل العامل	SXM	Grace+Blackwell	SXM	Grace+Blackwell

تحسين FP4 لـ Blackwell

FP4 هي الميزة البارزة لـ Blackwell لاستدلال LLM:

from tensorrt_llm import LLM
from tensorrt_llm.builder import BuildConfig
from tensorrt_llm.quantization import QuantConfig

# تكوين FP4 الأمثل لـ Blackwell
quant_config = QuantConfig(
    quant_algo="FP4",
    kv_cache_quant_algo="FP8",
    exclude_modules=["lm_head"],  # إبقاء طبقة الإخراج بدقة أعلى
)

build_config = BuildConfig(
    max_input_len=8192,
    max_seq_len=32768,  # سياق أطول مع توفير ذاكرة FP4
    max_batch_size=256,  # دفعات أكبر بكثير ممكنة
    max_num_tokens=32768,

    # تحسينات خاصة بـ Blackwell
    use_fp8_context_fmha=True,
    use_paged_context_fmha=True,

    quant_config=quant_config,
)

# البناء لـ Blackwell
llm = LLM(
    model="/models/llama-3.1-405b",
    build_config=build_config,
    # تمكين تعدد GPU إذا لزم الأمر
    tensor_parallel_size=2,  # زوج B200 NVLink
)

فوائد ذاكرة FP4

متطلبات ذاكرة Llama 3.1 405B:

FP16:  810GB → يتطلب 6x H100-80GB أو 5x B200
FP8:   405GB → يتطلب 3x H100-80GB أو 3x B200
FP4:   203GB → يناسب 2x B200 أو 1x GB200

تقليل التكلفة: ~60% أقل من GPUs لنفس النموذج

تحسين مجال GB200 NVLink

تربط GB200 Superchip وحدتي Blackwell GPU بـ 1.8TB/s NVLink:

# التكوين الأمثل لـ GB200
build_config = BuildConfig(
    max_input_len=8192,
    max_seq_len=65536,  # سياق ممتد مع 384GB
    max_batch_size=512,

    # استخدام توازي موتر NVLink
    tp_size=2,  # كلا GPUs في GB200

    # تعظيم كفاءة الذاكرة
    quant_config=QuantConfig(quant_algo="FP4"),

    # تمكين الملء المسبق/فك التشفير المنقول
    enable_chunked_context=True,
    max_chunk_size=8192,
)

تكامل Transformer Engine 2.0

يحسن Transformer Engine في Blackwell الدقة تلقائياً:

# تمكين تحسينات Transformer Engine
build_config = BuildConfig(
    # ... إعدادات أخرى ...

    # ميزات Transformer Engine 2.0
    use_transformer_engine=True,

    # اختيار الدقة التلقائي لكل طبقة
    # - الانتباه: FP8 للاستقرار
    # - FFN: FP4 للإنتاجية
    # - LayerNorm: FP16 للدقة
    mixed_precision_strategy="auto",
)

تكوين B200 متعدد العقد

للنماذج الكبيرة للغاية أو الإنتاجية الضخمة:

# تكوين 8x B200 (4 عقد، 2 GPU لكل عقدة)
build_config = BuildConfig(
    max_batch_size=1024,
    max_num_tokens=65536,

    # توازي الموتر داخل العقدة
    tp_size=2,

    # توازي الأنبوب عبر العقد
    pp_size=4,

    quant_config=QuantConfig(quant_algo="FP4"),
)

# الإطلاق مع مشغل TensorRT-LLM الموزع
# يستخدم NCCL عبر InfiniBand بين العقد

قائمة تحقق تحسين Blackwell

1. استخدم تكميم FP4 - دعم أصلي، تقليل ذاكرة 4x
2. عظّم حجم الدفعة - Blackwell يتفوق في الإنتاجية العالية
3. مكّن الانتباه الصفحي - ضروري لكفاءة الذاكرة
4. استخدم الملء المسبق المقطع - يقلل TTFT للسياقات الطويلة
5. كوّن NVLink بشكل صحيح - ضمان اتصال GPU-GPU الأمثل
6. راقب حدود الطاقة - B200 يسحب حتى 1000W تحت الحمل
7. اختبر جودة FP4 - تحقق من دقة النموذج بعد التكميم

توقعات الأداء

النموذج	تكوين GPU	التكميم	الإنتاجية	TTFT
Llama 3.1 8B	1x B200	FP4	15,000 رمز/ث	12ms
Llama 3.1 70B	1x B200	FP4	3,500 رمز/ث	45ms
Llama 3.1 405B	2x B200	FP4	800 رمز/ث	120ms
Llama 3.1 405B	1x GB200	FP4	900 رمز/ث	100ms
:::