Производительность ЛЛМ в 2026 году: Бенчмарки, Узкие Места и Оптимизация

Производительность LLM не сводится только к наличию мощного GPU. Скорость инференса, задержка и энергоэффективность зависят от ограничений на всем стеке:

• Размер модели и квантование
• Объем VRAM и пропускная способность памяти
• Длина контекста и размер промпта
• Планирование времени выполнения и пакетирование
• Использование ядер CPU
• Топология системы (PCIe-полосы, NUMA и т.д.)

Этот раздел организует глубокие анализы того, как работают большие языковые модели в реальных нагрузках — и как их оптимизировать.

---

Что на самом деле означает производительность LLM

Производительность многомерна.

Производительность vs Задержка

• Производительность = токенов в секунду по множеству запросов
• Задержка = время до первого токена + общее время ответа

Большинство реальных систем должны балансировать оба показателя.

Порядок ограничений

На практике узкие места обычно появляются в таком порядке:

1. Объем VRAM
2. Пропускная способность памяти
3. Планирование времени выполнения
4. Размер окна контекста
5. Накладные расходы CPU

Понимание того, какое ограничение вы достигаете, важнее, чем “обновление оборудования”.

---

Производительность времени выполнения Ollama

Ollama широко используется для локального инференса. Его поведение под нагрузкой критически важно для понимания.

Планирование ядер CPU

• Тест: Как Ollama использует производительные и энергоэффективные ядра Intel

Обработка параллельных запросов

• Как Ollama обрабатывает параллельные запросы

Поведение распределения памяти

• Распределение памяти в Ollama (новая версия)

Проблемы времени выполнения структурированного вывода

• Проблемы структурированного вывода Ollama GPT-OSS

---

Ограничения оборудования, которые имеют значение

Не все проблемы производительности связаны с вычислительными задачами GPU.

Влияние PCIe и топологии

• Производительность LLM и PCIe-полосы

Тренды специализированных вычислений

• LLM ASICs объяснены

---

Бенчмарки и сравнения моделей

Бенчмарки должны отвечать на вопрос принятия решения.

Сравнения аппаратных платформ

• DGX Spark vs Mac Studio vs RTX 4080

Тестирование 16GB VRAM в реальных условиях

• Выбор лучшей LLM для Ollama на GPU с 16GB VRAM

Бенчмарки скорости и качества моделей

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

Тесты на стресс-выносливость

• Способности LLM к суммированию
• Тесты на логические ошибки и мифы о скорости LLM

---

Плейбук оптимизации

Настройка производительности должна быть постепенной.

Шаг 1 — Убедитесь, что это подходит

• Уменьшите размер модели
• Используйте квантование
• Ограничьте окно контекста

Шаг 2 — Стабилизируйте задержку

• Уменьшите затраты на предварительное заполнение
• Избегайте ненужных повторных попыток
• Проверяйте структурированные выходные данные на ранних этапах

Шаг 3 — Улучшите производительность

• Увеличьте пакетирование
• Настройте параллелизм
• Используйте время выполнения, ориентированное на обслуживание, при необходимости

Если ваш узкий место — это стратегия хостинга, а не поведение времени выполнения, см.:

• Руководство по хостингу LLM

---

Часто задаваемые вопросы

Почему моя LLM медленная даже на мощном GPU?

Часто это связано с пропускной способностью памяти, длиной контекста или планированием времени выполнения — а не с сырым вычислительным ресурсом.

Что важнее: размер VRAM или модель GPU?

Объем VRAM обычно является первым жестким ограничением. Если он не помещается, то ничего другое не имеет значения.

Почему производительность падает при параллелизме?

Очереди, конкуренция за ресурсы и ограничения планировщика вызывают кривые деградации.

---

Заключительные мысли

Производительность LLM — это инженерия, а не гадание.

Измеряйте осознанно. Понимайте ограничения. Оптимизируйте на основе узких мест — а не предположений.