LLM-Leistung im Jahr 2026: Benchmarks, Engpässe und Optimierung
A performance engineering hub for running LLMs efficiently: runtime behavior, bottlenecks, benchmarks, and the real constraints that shape throughput and latency.
Performance
Hugo-Caching-Strategien für die Leistung
Optimieren Sie die Entwicklung und den Betrieb von Hugo-Websites
Hugo-Caching-Strategien sind entscheidend für die Maximierung der Leistung Ihres statischen Site-Generators. Während Hugo statische Dateien generiert, die von Natur aus schnell sind, kann die Implementierung einer ordnungsgemäßen Caching-Strategie auf mehreren Ebenen die Build-Zeiten deutlich verbessern, die Serverlast reduzieren und die Benutzererfahrung optimieren.
NVIDIA DGX Spark vs. Mac Studio vs. RTX-4080: Ollama-Leistungsvergleich
GPT-OSS 120b Benchmarks auf drei AI-Plattformen
Ich habe einige interessante Leistungsbenchmarks von GPT-OSS 120b gefunden, die auf Ollama unter drei verschiedenen Plattformen durchgeführt wurden: NVIDIA DGX Spark, Mac Studio und RTX 4080. Der GPT-OSS 120b-Modell aus der Ollama-Bibliothek wiegt 65 GB, was bedeutet, dass er nicht in die 16 GB VRAM des RTX 4080 (oder der neueren RTX 5080) passt.
Ollama GPT-OSS Strukturierte Ausgabeprobleme
Nicht sehr nett.
Ollama’s GPT-OSS-Modelle haben wiederkehrende Probleme bei der Verarbeitung strukturierter Ausgaben, insbesondere wenn sie mit Frameworks wie LangChain, OpenAI SDK, vllm und anderen verwendet werden.
Speicherzuordnung und Modellscheduling in der neuen Ollama-Version – v0.12.1
Meine eigene Testung der ollama-Modellplanung
Hier vergleiche ich, wie viel VRAM die neue Version von Ollama für das Modell allokiert wie viel VRAM neue Version von Ollama für das Modell allokiert
im Vergleich zur vorherigen Ollama-Version. Die neue Version ist schlechter.
LLM-Leistung und PCIe-Slots: Wichtige Aspekte
Überlegen Sie, eine zweite GPU für LLMs zu installieren?
Wie PCIe-Lanes die Leistung von LLMs beeinflussen? Je nach Aufgabe. Bei Training und Multi-GPU- Inferenz ist der Leistungsverlust erheblich.
Test: Wie Ollama die Intel CPU Performance und Efficient Cores verwendet
Ollama auf Intel CPU: Effiziente vs. Leistungscores
Ich habe eine Theorie, die ich testen möchte – wenn man alle Kerne eines Intel-Prozessors nutzt, würde das die Geschwindigkeit von LLMs erhöhen? Test: Wie Ollama die Leistung des Intel-Prozessors und der effizienten Kerne nutzt
Es nervt mich, dass das neue Gemma3-Modell mit 27 Bit (gemma3:27b, 17 GB auf Ollama) nicht in die 16 GB VRAM meines GPUs passt und teilweise auf dem CPU läuft.
Wie Ollama parallele Anfragen verarbeitet
Verstehen Sie die Parallelität und Warteschlangentechnik von Ollama und lernen Sie, wie Sie OLLAMA_NUM_PARALLEL für stabile parallele Anfragen optimieren.
Dieser Leitfaden erklärt, wie Ollama parallele Anfragen verarbeitet (Parallelität, Warteschlangen und Ressourcenlimits), und wie Sie dies über die OLLAMA_NUM_PARALLEL-Umgebungsvariable (und verwandte Einstellungen) optimieren können.
Mistral Small, Gemma 2, Qwen 2.5, Mistral Nemo, LLama3 und Phi – LLM-Test
Nächster Testlauf der LLMs
Vor nicht allzu langer Zeit wurde veröffentlicht. Lassen Sie uns aufschließen und testen Sie, wie Mistral Small sich im Vergleich zu anderen LLMs schlägt.
Großer Sprachmodell-Geschwindigkeitstest
Testen wir die Geschwindigkeit der LLMs auf GPU im Vergleich zu CPU
Vergleich der Vorhersagegeschwindigkeit verschiedener Versionen von LLMs: llama3 (Meta/Facebook), phi3 (Microsoft), gemma (Google), mistral (Open Source) auf CPU und GPU.