Le Prestazioni degli LLM nel 2026: Benchmark, Colli di Bottiglia e Ottimizzazione
Prestazioni degli LLM
non riguarda solo l’avere un potente GPU. La velocità di inferenza, la latenza e l’efficienza dei costi dipendono da vincoli su tutta la pila:
- Dimensione del modello e quantizzazione
- Capacità di VRAM e larghezza di banda della memoria
- Lunghezza del contesto e dimensione del prompt
- Programmazione e batching del runtime
- Utilizzo dei core CPU
- Topologia del sistema (canali PCIe, NUMA, ecc.)
Questo hub organizza approfondimenti su come i grandi modelli linguistici si comportano sotto carichi di lavoro reali — e come ottimizzarli.
Cosa Significa Realmente la Prestazione degli LLM
Le prestazioni sono multidimensionali.
Throughput vs Latenza
- Throughput = token al secondo su molte richieste
- Latenza = tempo per il primo token + tempo totale di risposta
La maggior parte dei sistemi reali deve bilanciare entrambi.
L’Ordine dei Vincoli
Nella pratica, i collo di bottiglia appaiono generalmente in questo ordine:
- Capacità di VRAM
- Larghezza di banda della memoria
- Programmazione del runtime
- Dimensione della finestra di contesto
- Sovraccarico CPU
Comprendere quale vincolo si sta colpendo è più importante che “aggiornare l’hardware”.
Prestazioni del Runtime Ollama
Ollama è ampiamente utilizzato per l’inferenza locale. Il suo comportamento sotto carico è cruciale da comprendere.
Programmazione dei Core CPU
Gestione delle Richieste Parallele
Comportamento dell’Assegnazione della Memoria
Problemi del Runtime con Output Strutturati
Vincoli Hardware Rilevanti
Non tutti i problemi di prestazioni sono legati al calcolo GPU.
Effetti di PCIe e Topologia
Trend di Calcolo Specializzato
Benchmark e Confronti dei Modelli
I benchmark dovrebbero rispondere a una domanda di decisione.
Confronti tra Piattaforme Hardware
Test Real World con 16 GB VRAM
Benchmark di Velocità e Qualità dei Modelli
- Qwen3 30B vs GPT-OSS 20B
- Gemma2 vs Qwen2 vs Mistral Nemo 12B
- Mistral Small vs Gemma2 vs Qwen2.5 vs Mistral Nemo “Mistral Small vs Gemma2 vs Qwen2.5 vs Mistral Nemo”)
Test di Stress sulle Capacità
Playbook di Ottimizzazione
L’ottimizzazione delle prestazioni dovrebbe essere incrementale.
Passo 1 — Farlo Incastrare
- Ridurre la dimensione del modello
- Utilizzare la quantizzazione
- Limitare la finestra del contesto
Passo 2 — Stabilizzare la Latenza
- Ridurre il costo di prefill
- Evitare i retry non necessari
- Validare gli output strutturati presto
Passo 3 — Migliorare il Throughput
- Aumentare il batching
- Regolare la concorrenza
- Utilizzare runtimes focalizzati sul servizio quando necessario
Se il collo di bottiglia è una strategia di hosting e non il comportamento del runtime, vedere:
Domande Frequenti
Perché il mio LLM è lento anche su un potente GPU?
Spesso è a causa della larghezza di banda della memoria, della lunghezza del contesto o della programmazione del runtime — non del calcolo puro.
Cosa importa di più: la dimensione della VRAM o il modello della GPU?
La capacità della VRAM è generalmente il primo vincolo rigido. Se non entra, niente altro importa.
Perché le prestazioni calano sotto concorrenza?
Le code, la competizione per le risorse e i limiti del programma causano curve di degradazione.
Pensieri Finali
Le prestazioni degli LLM sono ingegneria, non supposizioni.
Misura con attenzione.
Comprendi i vincoli.
Ottimizza in base ai collo di bottiglia — non alle supposizioni.
