GPU и LLM

О теме

Область посвящена вычислениям на GPU и инфраструктуре инференса языковых моделей. Здесь собраны понятия, нужные для подготовки запуска: память ускорителя, программный стек, представление модели, обработка запросов, обмен между устройствами и приёмка сервиса. Маршрут начинается с устройства вычислений и заканчивается требованиями к воспроизводимому испытанию. Он помогает превратить общий запрос на ускоритель в описание модели, нагрузки и ожидаемого поведения ответов.

Начните с GPU, VRAM и KV-кэша. Статья о GPU помогает выделить вычислительную часть задачи, VRAM переводит внимание на размещение данных, а KV-кэш — на состояние работающей генерации. Затем переходите к весам модели и бюджету памяти GPU. Такой порядок задаёт вопросы к составу памяти до обсуждения конкретного оборудования. HBM и пропускная способность памяти продолжают эту ветвь темой доступа к данным.

Для понимания вычислений прочитайте о SIMD, SIMT и тензорных ядрах, затем о форматах чисел и квантовании модели. Следующий шаг — программный стек GPU и комплект модели для воспроизводимого запуска. Эти материалы помогают составить перечень компонентов: веса, конфигурация, токенизатор, правила подготовки входа и среда исполнения. Курс «GPU для LLM: память, задержка и проверенный запуск» связывает их с практическими заданиями.

Далее проследите путь запроса через токенизатор, контекстное окно, обработку входного контекста и пошаговую генерацию. После prefill и decode переходите к пакетам запросов и непрерывному пакетированию. Здесь можно сформулировать профиль нагрузки: характер входов, ожидаемые продолжения, поступление запросов и условия завершения. Для оценки ответа читайте о времени до первого токена, интервалах между токенами и производительности потока инференса.

Если рассматривается распределённый запуск, продолжите чтение о соединении ускорителей, тензорном и конвейерном параллелизме, независимых репликах. Курс помогает поставить вопросы о размещении модели, обмене и памяти каждого устройства. Завершите маршрут приёмочным испытанием инференса: определите проверяемые задачи, требования к качеству, задержкам, ошибкам и восстановлению. Практический результат — запрос на подбор с описанным сценарием запуска и планом проверки, который можно повторить после изменения состава.

Пути PCIe и процессорную топологию разбирает «Серверная платформа», оперативную память хоста — «Память», внешние сетевые соединения — «Сетевой тракт», питание и охлаждение — «Питание». Подробная методика обучения моделей в этот маршрут не входит: учебный сценарий посвящён инференсу. Библиотека объясняет понятия и помогает подготовить требования. Описанный сценарий запуска задаёт рамки подбора: наличие ускорителей и их цены уточняют по живому каталогу, а пригодность состава для задачи — по документам и испытанию конкретного запуска.

С чего начать

1. Графический процессор
2. Память графического процессора
3. KV-кэш языковой модели

Курсы области

• GPU для LLM: память, задержка и проверенный запуск