Le Prestazioni degli LLM nel 2026: Benchmark, Colli di Bottiglia e Ottimizzazione

Prestazioni degli LLM
non riguarda solo l’avere un potente GPU. La velocità di inferenza, la latenza e l’efficienza dei costi dipendono da vincoli su tutta la pila:

• Dimensione del modello e quantizzazione
• Capacità di VRAM e larghezza di banda della memoria
• Lunghezza del contesto e dimensione del prompt
• Programmazione e batching del runtime
• Utilizzo dei core CPU
• Topologia del sistema (canali PCIe, NUMA, ecc.)

Questo hub organizza approfondimenti su come i grandi modelli linguistici si comportano sotto carichi di lavoro reali — e come ottimizzarli.

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Cosa Significa Realmente la Prestazione degli LLM

Le prestazioni sono multidimensionali.

Throughput vs Latenza

• Throughput = token al secondo su molte richieste
• Latenza = tempo per il primo token + tempo totale di risposta

La maggior parte dei sistemi reali deve bilanciare entrambi.

L’Ordine dei Vincoli

Nella pratica, i collo di bottiglia appaiono generalmente in questo ordine:

1. Capacità di VRAM
2. Larghezza di banda della memoria
3. Programmazione del runtime
4. Dimensione della finestra di contesto
5. Sovraccarico CPU

Comprendere quale vincolo si sta colpendo è più importante che “aggiornare l’hardware”.

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Prestazioni del Runtime Ollama

Ollama è ampiamente utilizzato per l’inferenza locale. Il suo comportamento sotto carico è cruciale da comprendere.

Programmazione dei Core CPU

• Test: Come Ollama Utilizza le Prestazioni e i Core Efficienti di Intel CPU

Gestione delle Richieste Parallele

• Come Ollama Gestisce le Richieste Parallele

Comportamento dell’Assegnazione della Memoria

• Assegnazione della Memoria in Ollama (Nuova Versione)

Problemi del Runtime con Output Strutturati

• Problemi di Output Strutturati in Ollama GPT-OSS

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Vincoli Hardware Rilevanti

Non tutti i problemi di prestazioni sono legati al calcolo GPU.

Effetti di PCIe e Topologia

• Prestazioni degli LLM e Canali PCIe

Trend di Calcolo Specializzato

• Spiegazione degli ASIC per LLM

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Benchmark e Confronti dei Modelli

I benchmark dovrebbero rispondere a una domanda di decisione.

Confronti tra Piattaforme Hardware

• DGX Spark vs Mac Studio vs RTX 4080

Test Real World con 16 GB VRAM

• Scegliere il Miglior LLM per Ollama su GPU con 16 GB VRAM

Benchmark di Velocità e Qualità dei Modelli

• Qwen3 30B vs GPT-OSS 20B
• Gemma2 vs Qwen2 vs Mistral Nemo 12B
• Mistral Small vs Gemma2 vs Qwen2.5 vs Mistral Nemo

Test di Stress sulle Capacità

• Abilità di Sintesi degli LLM
• Test sui Fallacie Logiche e Miti sulla Velocità degli LLM

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Playbook di Ottimizzazione

L’ottimizzazione delle prestazioni dovrebbe essere incrementale.

Passo 1 — Farlo Incastrare

• Ridurre la dimensione del modello
• Utilizzare la quantizzazione
• Limitare la finestra del contesto

Passo 2 — Stabilizzare la Latenza

• Ridurre il costo di prefill
• Evitare i retry non necessari
• Validare gli output strutturati presto

Passo 3 — Migliorare il Throughput

• Aumentare il batching
• Regolare la concorrenza
• Utilizzare runtimes focalizzati sul servizio quando necessario

Se il collo di bottiglia è una strategia di hosting e non il comportamento del runtime, vedere:

• Guida all’Hosting degli LLM

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Domande Frequenti

Perché il mio LLM è lento anche su un potente GPU?

Spesso è a causa della larghezza di banda della memoria, della lunghezza del contesto o della programmazione del runtime — non del calcolo puro.

Cosa importa di più: la dimensione della VRAM o il modello della GPU?

La capacità della VRAM è generalmente il primo vincolo rigido. Se non entra, niente altro importa.

Perché le prestazioni calano sotto concorrenza?

Le code, la competizione per le risorse e i limiti del programma causano curve di degradazione.

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Pensieri Finali

Le prestazioni degli LLM sono ingegneria, non supposizioni.

Misura con attenzione.
Comprendi i vincoli.
Ottimizza in base ai collo di bottiglia — non alle supposizioni.