LLM-prestanda 2026: Benchmärkningar, flaskhalsar och optimering

LLM-prestanda är inte bara en fråga om att ha en kraftfull GPU. Inferencehastighet, latens och kostnadseffektivitet beror på begränsningar över hela stacken:

• Modellstorlek och kvantisering
• VRAM-kapacitet och minnesbandbredd
• Kontextlängd och promptstorlek
• Körningsschemaläggning och batchbearbetning
• Användning av CPU-kärnor
• Systemtopologi (PCIe-lan, NUMA, osv.)

Detta hubb organiserar djupdykningar i hur stora språkmodeller beter sig under verkliga arbetsbelastningar — och hur man optimerar dem.

---

Vad LLM-prestanda Verkligen Betyder

Prestanda är mångdimensionell.

Genomströmning vs Latens

• Genomströmning = token per sekund över flera förfrågningar
• Latens = tiden till första token + total svars tid

De flesta verkliga system måste balansera båda.

Begränsningsordningen

I praktiken uppstår fläskpunkter ofta i denna ordning:

1. VRAM-kapacitet
2. Minnesbandbredd
3. Körningsschemaläggning
4. Kontextfönsterstorlek
5. CPU-överhuvud

Att förstå vilken begränsning du träffar är viktigare än “att uppgradera hårdvara”.

---

Ollama Körningsprestanda

Ollama används vidareutbredet för lokal inference. Dess beteende under belastning är avgörande att förstå.

CPU-kärnans schemaläggning

• Test: Hur Ollama använder Intel CPU-prestanda och effektiva kärnor

Hantering av parallella förfrågningar

• Hur Ollama hanterar parallella förfrågningar

Minnesallokeringssätt

• Minnesallokering i Ollama (ny version)

Strukturerade utdata-körningsproblem

• Ollama GPT-OSS Strukturerade Utdata-problem

---

Hårdvarabegränsningar som Mäter

Inte alla prestandaproblem är GPU-berekningssproblem.

PCIe & Topologieffekter

• LLM-prestanda och PCIe-lan

Specialiserade beräkningsmönster

• LLM ASICs förklarade

---

Benchmarks & Modelljämförelser

Benchmarks bör svara på en beslutsfråga.

Jämförelse av hårdvaraplattformar

• DGX Spark vs Mac Studio vs RTX 4080

Verkliga test med 16GB VRAM

• Välj bästa LLM för Ollama på 16GB VRAM GPU

Modellhastighet & Kvalitetsbenchmarks

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

Förmågatest och stressprover

• LLM Sammanfattningsevigheter
• Logiskt fallförråd och LLM-hastighetsmyter

---

Optimeringshandbok

Prestandatuning bör göras gradvis.

Steg 1 — Gör den passa

• Minska modellstorlek
• Använd kvantisering
• Begränsa kontextfönster

Steg 2 — Stabilisera latens

• Minska förberedelsekostnad
• Undvik onödiga omförsök
• Validera strukturerade utdata tidigt

Steg 3 — Förbättra genomströmning

• Öka batchbearbetning
• Justera samtidighet
• Använd servingsfokuserade körningar vid behov

Om din fläskpunkt är värdstrategi snarare än körningsbeteende, se:

• LLM-värdguide

---

Vanliga Frågor

Varför är min LLM långsam även på en stark GPU?

Det är ofta minnesbandbredd, kontextlängd eller körningsschemaläggning — inte rå beräkning.

Vad betyder mer: VRAM-storlek eller GPU-modell?

VRAM-kapacitet är vanligtvis den första hård begränsningen. Om den inte passar, betyder inget annat något.

Varför minskar prestandan under samtidighet?

Kösystem, resurserkonkurrens och schemaläggaregränsor orsakar försämring.

---

Slutsatser

LLM-prestanda är ingenjörsarbete, inte gissning.

Mät medsikt.
Förstå begränsningar.
Optimera utifrån fläskpunkter — inte antaganden.