英伟达发布全球首款长上下文AI引擎，实时服务用户量提升32倍

专为Blackwell架构设计的Helix技术重塑长上下文解码能力，为高速多用户AI交互树立新标杆。

英伟达近日公布一项突破性并行处理技术，有望彻底改变AI模型处理海量上下文的方式。这项名为"螺旋并行技术"（Helix Parallelism）的创新，使AI智能体能同步处理数百万单词量级的百科全书级内容，同时实现毫秒级响应。

该技术专为Blackwell架构协同设计，这是英伟达新一代GPU系统，具备超高内存带宽与4位浮点计算能力。

随着法律助手解析完整判例库、聊天机器人追溯数月对话记录等复杂AI应用兴起，英伟达的突破性技术将大幅提升多用户并发处理速度。

攻克两大瓶颈

大型AI模型的核心挑战不仅在于体量庞大，更在于其基于历史输入（即"上下文"）生成新内容时的效率瓶颈：

• AI生成每个新词元都需反复扫描存储在"键值缓存"（KV cache）中的历史数据，导致GPU内存带宽承压
• 同时需从内存重新载入庞大的前馈网络（FFN）权重处理新词元，这在聊天等实时场景中尤为明显

此前开发者采用张量并行（TP）技术分摊负载，但当模型规模超过临界点，GPU间键值缓存的重复存储反而加剧内存压力。

螺旋技术的革新之道

Helix通过解耦Transformer层的注意力与FFN模块实现突破：

1. 注意力阶段：采用新型KV并行技术（KVP）将海量键值缓存分布式部署于多个GPU
2. 消除数据冗余，保持内存访问效率
3. 各GPU仅处理部分历史词元片段，替代全量加载
4. FFN阶段：相同GPU集群无缝切换至标准TP模式
5. 智能复用计算资源，减少GPU空闲时间

该技术充分利用英伟达NVLink与NVL72高速互联架构实现GPU间数据极速传输，并引入HOP-B技术实现通信与计算重叠，进一步压缩延迟。

性能飞跃实证

基于百万词元级上下文模型DeepSeek-R1 671B的测试显示：

• 同等延迟下用户承载量达传统方案的32倍。
• 低并发场景响应速度（词元生成延迟）提升1.5倍。
• 亿级词元上下文处理中保持内存占用平衡与吞吐稳定。

系统采用轮询式键值缓存更新策略，有效规避内存峰值与GPU过载。简言之，Helix使AI模型在规模与速度同步扩展时，仍能保障实时性能。

这意味着虚拟助手、法律AI及智能协处理器现可驾驭海量工作负载，同时保持极致响应能力。

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