Почему LLM ограничены пропускной способностью памяти? 🚀 — 3 августа 2026 г. в 19:58:45.086
Почему LLM ограничены пропускной способностью памяти? 🚀 Кажется, что скорость работы языковых моделей определяется мощностью GPU. На практике главным ограничением часто становится скорость обмена данными между памятью и графическим процессором. 👇 🔹 Чтение весов модели Во время генерации каждого токена GPU многократно считывает веса модели и данные из видеопамяти. На это уходит значительная часть времени. 🔹 Передача данных Во многих современных LLM GPU способен выполнять вычисления быстрее, чем память успевает передавать необходимые данные. 🔹 Пропускная способность памяти Чем быстрее видеопамять передаёт данные графическому процессору, тем меньше простоев и выше скорость генерации ответов. 🔹 Как решается эта проблема? Используются квантизация, KV Cache, оптимизированные inference-серверы и GPU с высокой пропускной способностью памяти, например HBM. Специалисты ONSOFT помогут вам оптимизировать AI-инфраструктуру для максимальной производительности LLM 👉 on-soft.ru/ru/contact