Performance des LLM en 2026 : benchmarks, points de blocage et optimisation
Performance des LLM
n’est pas seulement une question de disposer d’un GPU puissant. La vitesse d’inference, la latence et l’efficacité coût dépendent des contraintes à travers l’ensemble de la pile :
- Taille du modèle et quantification
- Capacité de VRAM et bande passante mémoire
- Longueur du contexte et taille des prompts
- Planification et regroupement en temps réel
- Utilisation des cœurs CPU
- Topologie du système (lignes PCIe, NUMA, etc.)
Ce hub organise des analyses approfondies sur la manière dont les grands modèles de langage se comportent sous des charges de travail réelles — et comment les optimiser.
Ce que la Performance des LLM Réellement Signifie
La performance est multidimensionnelle.
Débit vs Latence
- Débit = tokens par seconde sur de nombreuses requêtes
- Latence = temps jusqu’au premier token + temps total de réponse
La plupart des systèmes réels doivent équilibrer les deux.
Ordre des Contraintes
En pratique, les goulets d’étranglement apparaissent généralement dans cet ordre :
- Capacité de VRAM
- Bande passante mémoire
- Planification en temps réel
- Taille de la fenêtre de contexte
- Surcharge CPU
Comprendre quelle contrainte vous touche est plus important que « améliorer le matériel ».
Performance du Runtime Ollama
Ollama est largement utilisé pour l’inference locale. Son comportement sous charge est essentiel à comprendre.
Planification des Cœurs CPU
Gestion des Demandes Parallèles
Comportement d’Allocation Mémoire
Problèmes de Runtime liés aux Sorties Structurées
Contraintes Matérielles Importantes
Pas tous les problèmes de performance sont des problèmes de calcul GPU.
Effets de PCIe et de Topologie
Tendances des Calculs Spécialisés
Benchmarks et Comparaisons de Modèles
Les benchmarks devraient répondre à une question de décision.
Comparaisons des Plateformes Matérielles
Tests Réels avec 16 Go de VRAM
Benchmarks de Vitesse et Qualité des Modèles
- Qwen3 30B vs GPT-OSS 20B
- Gemma2 vs Qwen2 vs Mistral Nemo 12B
- Mistral Small vs Gemma2 vs Qwen2.5 vs Mistral Nemo
Tests de Stress des Capacités
Playbook d’Optimisation
L’ajustement des performances doit être progressif.
Étape 1 — Faire Entrer
- Réduire la taille du modèle
- Utiliser la quantification
- Limiter la longueur du contexte
Étape 2 — Stabiliser la Latence
- Réduire le coût de préremplissage
- Éviter les requêtes inutiles
- Valider les sorties structurées tôt
Étape 3 — Améliorer le Débit
- Augmenter le regroupement
- Ajuster la concurrence
- Utiliser des runtimes dédiés au service si nécessaire
Si votre goulet d’étranglement est une stratégie d’hébergement plutôt qu’un comportement de runtime, consultez :
Questions Fréquemment Posées
Pourquoi mon LLM est-il lent même sur un GPU puissant ?
Souvent, c’est la bande passante mémoire, la longueur du contexte ou la planification en temps réel — pas le calcul brut.
Qu’est-ce qui compte davantage : la taille de la VRAM ou le modèle du GPU ?
La capacité de VRAM est généralement la première contrainte rigide. Si le modèle ne tient pas, rien d’autre n’a d’importance.
Pourquoi la performance diminue-t-elle sous la concurrence ?
Les files d’attente, la contention des ressources et les limites du planificateur provoquent des courbes de dégradation.
Penses-Finale
La performance des LLM est un art de l’ingénierie, pas une supposition.
Mesurez avec soin.
Comprenez les contraintes.
Optimisez en fonction des goulets d’étranglement — pas des hypothèses.