Как устроены LLM: разбираем на примере 3-уровневой абстракции

Статья предлагает комплексный взгляд на программный стек современных больших языковых моделей (LLM). Автор подчеркивает, что для эффективной оптимизации производительности необходимо учитывать три ключевых фактора: вычислительные мощности, иерархию памяти и коммуникационные задержки. В материале рассматривается концепция «Roofline», помогающая сбалансировать пропускную способность и время отклика системы. Автор не претендует на создание исчерпывающего руководства, а скорее делится концептуальным видением архитектуры LLM-систем. Основное внимание уделяется тому, как аппаратные ограничения влияют на проектирование программного обеспечения и какие цели преследуют разработчики при масштабировании моделей. Этот обзор будет полезен специалистам, стремящимся глубже понять взаимосвязь между «железом» и программной реализацией нейросетей, а также принципы построения высокопроизводительных систем искусственного интеллекта в условиях современных ограничений.