Wydajność LLM w 2026: Wzorce, punkty krytyczne i optymalizacja

Wydajność LLM to nie tylko mocny GPU. Szybkość wnioskowania, opóźnienie i wydajność kosztowa zależą od ograniczeń w całym stosie:

• Rozmiar modelu i kwantyzacja
• Pojemność VRAM i przepustowość pamięci
• Długość kontekstu i rozmiar monitu
• Planowanie i grupowanie w czasie wykonywania
• Wykorzystanie rdzeni CPU
• Topologia systemu (kanały PCIe, NUMA itp.)

Ten hub organizuje głębokie analizy, jak duże modele językowe zachowują się pod rzeczywistymi obciążeniami — i jak je zoptymalizować.

---

Co Oznacza Rzeczywista Wydajność LLM

Wydajność jest wielowymiarowa.

Przepustowość vs. Opóźnienie

• Przepustowość = tokeny na sekundę w wielu żądaniach
• Opóźnienie = czas do pierwszego tokena + całkowity czas odpowiedzi

Większość rzeczywistych systemów musi zrównoważyć oba czynniki.

Kolejność Ograniczeń

W praktyce, wąskie gardła pojawiają się zazwyczaj w tej kolejności:

1. Pojemność VRAM
2. Przepustowość pamięci
3. Planowanie w czasie wykonywania
4. Rozmiar okna kontekstu
5. Nadmiarowe wykorzystanie CPU

Zrozumienie, które ograniczenie trafiasz, jest ważniejsze niż „aktualizowanie sprzętu”.

---

Wydajność Ollama w czasie wykonywania

Ollama jest szeroko wykorzystywany do wnioskowania lokalnego. Jego zachowanie przy obciążeniu jest kluczowe do zrozumienia.

Planowanie rdzeni CPU

• Test: Jak Ollama wykorzystuje wydajność i efektywne rdzenie procesora Intel

Obsługa równoległych żądań

• Jak Ollama obsługuje żądania równoległe

Zachowanie alokacji pamięci

• Alokacja pamięci w Ollama (nowa wersja)

Problemy z wykonywaniem wyjścia strukturalnego

• Problemy z wyjściem strukturalnym w Ollama GPT-OSS

---

Ważne Ograniczenia Sprzętowe

Nie wszystkie problemy z wydajnością są związane z obliczeniami GPU.

Efekty PCIe i Topologii

• Wydajność LLM i kanały PCIe

Trendy Obliczeń Specjalistycznych

• Wyjaśnienie ASICów LLM

---

Testy Wydajnościowe i Porównania Modeli

Testy wydajnościowe powinny odpowiadać na pytania decyzyjne.

Porównania platform sprzętowych

• DGX Spark vs Mac Studio vs RTX 4080

Testy rzeczywistego działania z 16 GB VRAM

• Wybór najlepszego LLM dla Ollama na GPU z 16 GB VRAM

Testy wydajności i jakości modeli

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

Testy Stresowe Funkcjonalności

• Zdolności sumaryzacyjne LLM
• Testy błędów logicznych i mitów o szybkości LLM

---

Przewodnik po Optymalizacji

Optymalizacja wydajności powinna być stopniowa.

Krok 1 — Zmieszczanie Modelu

• Zmniejszenie rozmiaru modelu
• Użycie kwantyzacji
• Ograniczenie długości kontekstu

Krok 2 — Stabilizacja Opóźnienia

• Zmniejszenie kosztu prefiltrowania
• Unikanie niepotrzebnych ponownych prób
• Wczesna walidacja wyjść strukturalnych

Krok 3 — Poprawa Przepustowości

• Zwiększenie grupowania
• Dostosowanie współbieżności
• Użycie środowisk wydajnościowych, jeśli konieczne

Jeśli twoim wąskim gardłem jest strategia hostowania a nie zachowanie w czasie wykonywania, zobacz:

• Przewodnik po hostowaniu LLM

---

Często Zadawane Pytania

Dlaczego moja LLM jest wolna nawet na silnym GPU?

Często to przepustowość pamięci, długość kontekstu lub planowanie w czasie wykonywania — a nie surowa wydajność obliczeniowa.

Co ma większy wpływ: rozmiar VRAM czy model GPU?

Pojemność VRAM jest zazwyczaj pierwszym trudnym ograniczeniem. Jeśli nie mieści się, nic innego nie ma znaczenia.

Dlaczego wydajność spada przy współbieżności?

Kolejkowanie, konkurencja o zasoby i ograniczenia planisty powodują degradację krzywych wydajności.

---

Ostateczne Uwagi

Wydajność LLM to inżynieria, a nie domysły.

Zmierz celowo.
Zrozum ograniczenia.
Optymalizuj na podstawie wąskich gardeł — nie założenia.