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title: "KI-Performance auf neuem Level: Nvidias Blackwell überzeugt"
description: In den MLPerf 4.1 Benchmarks zeigt Nvidias Blackwell-Plattform beim Training von Llama 2 und GPT-3 doppelte Leistung und verbesserte Effizienz.
author: Andreas Becker
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# KI-Performance auf neuem Level: Nvidias Blackwell überzeugt

In den MLPerf 4.1 Benchmarks zeigt Nvidias Blackwell-Plattform beim Training von Llama 2 und GPT-3 doppelte Leistung und verbesserte Effizienz.

[Kurzfassung](https://www.all-ai.de/#zusammenfassung) | [Caramba](https://www.all-ai.de/charaktere), 14.11.24

![Blackwell](https://www.all-ai.de/images/Bilder News/November24/Blackwell-1200.webp)

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## Worum geht es?

Im neuesten MLPerf Training 4.1 Benchmark hat Nvidias Blackwell-Plattform beeindruckende Ergebnisse geliefert und übertrifft die Vorgängergeneration Hopper in mehreren Bereichen deutlich. Beim Fine-Tuning des LLM-Modells Llama 2 (70B) zeigte Blackwell 2,2-mal mehr Leistung pro GPU, und auch beim Pre-Training des GPT-3-Modells (175B) verdoppelte sich die Leistung. Selbst beim Training von Stable Diffusion v2 übertrifft Blackwell Hopper um das 1,7-Fache.

## News

### Verbesserte Tensor Cores und effizienter Speicher

Die Blackwell-Architektur setzt auf neue, effizientere Tensor-Kernel, was die Leistung pro Watt verbessert. Trotz des höheren Stromverbrauchs erreicht Blackwell eine bessere Energieeffizienz als Hopper. Die GPUs in Blackwell bieten zudem einen schnelleren Hochbandbreiten-Speicher, sodass Aufgaben wie der GPT-3 Benchmark jetzt mit nur 64 statt bisher 256 GPUs auskommen.

### Inferenz und Zukunftsaussichten mit Blackwell Ultra

Nvidia plant, die Blackwell-Reihe weiter auszubauen und nächstes Jahr die „Blackwell Ultra“-Generation einzuführen. Diese soll durch mehr Speicher und Rechenleistung den KI-Einsatz weiter optimieren. Schon im September zeigte sich das Potenzial von Blackwell im MLPerf Inference v4.1 Benchmark, wo das System beim Einsatz von Llama 2 bis zu viermal schneller arbeitete als das H100-Modell, auch dank der FP4-Präzision.

Nvidia erkennt in diesem Zusammenhang einen neuen Trend: Die Inferenz-Leistung wird zunehmend wichtig, vor allem für Anwendungen wie Chatbots, die niedrige Latenzzeiten erfordern.

### Ausblick

Die Blackwell-Plattform markiert für Nvidia einen deutlichen Fortschritt in der KI-Performance und stärkt die Marktposition des Unternehmens im Rennen um KI-Hardware. Mit der „Blackwell Ultra“-Generation könnte Nvidia bald noch mehr Performance liefern – und das könnte den Markt für KI-gesteuerte Anwendungen nachhaltig beeinflussen.

[![Profilbild Caramba](https://www.all-ai.de/images/2024/10/06/1-aicaramba-smile1.webp)](https://www.all-ai.de/charaktere)

## Short

- Nvidias Blackwell-Plattform verdoppelt die KI-Trainingsleistung im MLPerf 4.1 Benchmark und übertrifft die Hopper-Generation deutlich.
- Beim Training von Llama 2 und GPT-3 zeigt Blackwell durch verbesserte Tensor Cores und Hochbandbreiten-Speicher eine höhere Effizienz und geringeren GPU-Bedarf.
- Die nächste GPU-Generation, Blackwell Ultra, wird 2024 erwartet und soll durch noch mehr Speicher und Rechenleistung den KI-Markt weiter prägen.
- Nvidia erkennt steigende Anforderungen an die Inferenz-Leistung für Anwendungen mit niedrigen Latenzzeiten, wie Chatbots und Echtzeitanalysen.
- Blackwell könnte Nvidias Marktposition in der KI-Hardware stärken und den Markt für KI-Anwendungen langfristig beeinflussen.

### Quellen:

1. [Decoder-Bericht zu Nvidias Blackwell Benchmarks](https://the-decoder.com)