4月12日讯，科技媒体MarkTechPost昨日（4月11日）发表博文，披露英伟达最新推出的Llama-3.1-Nemotron-Ultra-253B-v1。这款拥有高达2530亿个参数的大型语言模型在推理能力、架构效率和生产准备度方面实现了显著突破。
随着人工智能技术在数字基础设施中的广泛应用，企业在计算成本、性能和扩展性之间寻求平衡已成为当务之急。尽管大型语言模型（LLM）的迅速发展显著提升了自然语言理解和对话能力，但其庞大的规模往往导致效率低下，限制了其大规模部署的可能性。
针对这一挑战，英伟达最新发布的Llama-3.1-Nemotron-Ultra-253B-v1（简称Nemotron Ultra）提供了新的解决方案。该模型基于Meta的Llama-3.1-405B-Instruct架构，专为满足商业和企业需求而设计，能够高效处理从工具使用到复杂多轮指令执行等多种任务。
据博文介绍，Nemotron Ultra采用了仅解码器的密集Transformer结构，并通过神经架构搜索（NAS）算法进行了优化。其创新之处在于引入了跳跃注意力机制，在部分层中省略传统的注意力模块或替换成简单的线性层。
此外，该模型采用了前馈网络（FFN）融合技术，将多层FFN合并为更宽但更少的层，从而大幅缩短了推理时间，同时保持了高性能。Nemotron Ultra支持128K token的上下文窗口，能够处理长篇文本内容，特别适用于高级RAG系统和多文档分析任务。
在部署效率方面，Nemotron Ultra同样实现了重要突破。它能够在单个8xH100节点上完成推理任务，这显著降低了数据中心的运营成本，提高了企业开发者对其的可及性。
最后，值得一提的是，英伟达对Nemotron Ultra进行了全面的优化。通过结合先进的算法设计和高效的硬件加速，该模型不仅在性能上表现出色，还在资源利用率方面树立了新的标杆。这一突破性进展无疑将为人工智能技术的进一步发展注入新的活力。
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