🚀 Оптимизация инференса LLM: как снизить затраты на 50%
Доктор Марк Мою (NVIDIA) представил разбор методов оптимизации инференса LLM. Использование квантования, тензорного параллелизма (TP) и префиксного кэширования позволяет сократить TTFT на 60-70% в многоагентных системах.
🌍 Оптимизация инференса становится критическим фактором масштабирования AI-сервисов, где борьба идет за минимизацию TCO через эффективное управление памятью и GPU.
👤 Инженеры могут строить более быстрые и дешевые системы, избегая избыточных затрат при работе с длинными контекстами.
Источник 1: https://www.youtube.com/watch?v=9tvJ_GYJA-o