Optymalizujemy konfigurację, nie tylko runtime.

Pytanie badawczeJak dostosować model i runtime do topologii GPU?

Docelowy rezultatPowtarzalny profil konfiguracji dla klasy sprzętu.

Mierzalne metrykiPrzepustowość, opóźnienie, wykorzystanie, koszt/token

Pytanie badawczeJak obsłużyć duże modele z długim kontekstem, ograniczając pamięć i zachowując jakość?

Docelowy rezultatWiększy użyteczny kontekst i współbieżność przy stałej mocy.

Mierzalne metrykiTTFT, pamięć GPU, maks. kontekst, sesje

Pytanie badawczeJaka strategia najlepiej równoważy pamięć, komunikację i obliczenia?

Docelowy rezultatEfektywne uruchamianie modeli większych niż jedno GPU.

Mierzalne metrykiRuch interconnect, tokeny/s, balans, zapas pamięci

Pytanie badawczeJaka redukcja precyzji jest akceptowalna dla danego zadania?

Docelowy rezultatNiższy koszt pamięci i obliczeń w budżecie jakości.

Mierzalne metrykiZmiana jakości, pamięć, przepustowość, energia/token

Pytanie badawczeJak dostosować cache do kontekstu i współbieżności?

Docelowy rezultatStabilniejsza moc dla zróżnicowanych żądań.

Mierzalne metrykiWykorzystanie cache, fragmentacja, współbieżność, latency

Pytanie badawczeKiedy model roboczy obniża latency bez nadmiernego narzutu?

Docelowy rezultatSzybsze generowanie dla odpowiednich obciążeń.

Mierzalne metrykiAcceptance rate, inter-token latency, energia/token

Pytanie badawczeKtóra konfiguracja spełnia wymagania przy najmniejszym zużyciu energii?

Docelowy rezultatNiższa energia i koszt infrastruktury na użyteczny wynik.

Mierzalne metrykiEnergia/token, wykorzystanie, jakość, koszt całkowity

Pytanie badawczeCzy kandydatów można porównać spójnie przed wdrożeniem?

Docelowy rezultatRekomendacja dla obciążenia poparta dowodami.

Mierzalne metrykiPokrycie, powtarzalność, jakość, latency, throughput, koszt