專為Blackwell架構設計的Helix技術重塑長上下文解碼能力，為高速多用戶AI交互樹立新標桿。

英偉達近日公布一項突破性并行處理技術，有望徹底改變AI模型處理海量上下文的方式。這項名為"螺旋并行技術"（Helix Parallelism）的創(chuàng)新，使AI智能體能同步處理數(shù)百萬單詞量級的百科全書級內容，同時實現(xiàn)毫秒級響應。

該技術專為Blackwell架構協(xié)同設計，這是英偉達新一代GPU系統(tǒng)，具備超高內存帶寬與4位浮點計算能力。

隨著法律助手解析完整判例庫、聊天機器人追溯數(shù)月對話記錄等復雜AI應用興起，英偉達的突破性技術將大幅提升多用戶并發(fā)處理速度。

攻克兩大瓶頸

大型AI模型的核心挑戰(zhàn)不僅在于體量龐大，更在于其基于歷史輸入（即"上下文"）生成新內容時的效率瓶頸：

• AI生成每個新詞元都需反復掃描存儲在"鍵值緩存"（KV cache）中的歷史數(shù)據(jù)，導致GPU內存帶寬承壓
• 同時需從內存重新載入龐大的前饋網絡（FFN）權重處理新詞元，這在聊天等實時場景中尤為明顯

此前開發(fā)者采用張量并行（TP）技術分攤負載，但當模型規(guī)模超過臨界點，GPU間鍵值緩存的重復存儲反而加劇內存壓力。

螺旋技術的革新之道

Helix通過解耦Transformer層的注意力與FFN模塊實現(xiàn)突破：

1. 注意力階段：采用新型KV并行技術（KVP）將海量鍵值緩存分布式部署于多個GPU
2. 消除數(shù)據(jù)冗余，保持內存訪問效率
3. 各GPU僅處理部分歷史詞元片段，替代全量加載
4. FFN階段：相同GPU集群無縫切換至標準TP模式
5. 智能復用計算資源，減少GPU空閑時間

該技術充分利用英偉達NVLink與NVL72高速互聯(lián)架構實現(xiàn)GPU間數(shù)據(jù)極速傳輸，并引入HOP-B技術實現(xiàn)通信與計算重疊，進一步壓縮延遲。

性能飛躍實證

基于百萬詞元級上下文模型DeepSeek-R1 671B的測試顯示：

• 同等延遲下用戶承載量達傳統(tǒng)方案的32倍。
• 低并發(fā)場景響應速度（詞元生成延遲）提升1.5倍。
• 億級詞元上下文處理中保持內存占用平衡與吞吐穩(wěn)定。

系統(tǒng)采用輪詢式鍵值緩存更新策略，有效規(guī)避內存峰值與GPU過載。簡言之，Helix使AI模型在規(guī)模與速度同步擴展時，仍能保障實時性能。

這意味著虛擬助手、法律AI及智能協(xié)處理器現(xiàn)可駕馭海量工作負載，同時保持極致響應能力。

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