LLM работает не на одной видеокарте: анатомия AI-инфраструктуры 2026
Статья на Habr подробно разбирает архитектурные вызовы при развертывании современных LLM с 70 миллиардами параметров. Автор объясняет, почему даже при достаточном объеме видеопамяти модель может демонстрировать низкую производительность. В материале детально рассматриваются ключевые компоненты AI-инфраструктуры 2026 года: иерархия памяти (HBM, KV-кеш), механизмы prefill и decode, а также роль высокоскоростных интерконнектов, таких как NVLink и InfiniBand. Особое внимание уделяется стратегиям параллелизма (tensor и pipeline parallelism) и архитектуре MoE (Mixture of Experts). Автор анализирует, как взаимодействие GPU с CPU, RAM и NVMe влияет на итоговую скорость работы кластера, помогая понять, где именно возникают «узкие места» при масштабировании AI-систем в реальных производственных условиях.
This is a summary. Read the full article at the original source:
HabrПохожие
Gemini 4 победила в бенчмарках. Почему это всё меньше говорит о качестве модели
Google представила Gemini 4 Argon, которая, согласно официальным данным, лидирует в 12 из 18 бенчмарков. Однако эксперты отмечают, что ситуация повтор…
Эти эксперты по ИИ хотят проводить рискованные исследования открыто
Trillium Labs, новая исследовательская организация в области искусственного интеллекта, бросает вызов отраслевой норме, согласно которой высокорискова…
OpenAI официально представила «Dots», новый продукт, позиционируемый как ориентированная на бизнес альтернатива существующим творческим ИИ-инструмента…