Latest developer news about ai-inference, summarized in Vietnamese by AI.
Bài viết đề xuất lộ trình 10 tuần để triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) vào sản xuất, kèm theo tài nguyên thực hành.
Lập trình viên muốn triển khai mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) vào sản phẩm thực tế nên đọc bài này để có lộ trình cụ thể, từ cơ sở hạ tầng đến tối ưu hóa chi phí và bảo mật, giúp họ chuyển từ lý thuyết sang thực hành hiệu quả trong vòng 10 tuần.
GitHub Models đã ngừng hoạt động hoàn toàn kể từ ngày 30 tháng 7 năm 2026, bao gồm playground, danh mục model, API inference và tính năng BYOK. Nhà phát triển có thể chuyển sang Microsoft Foundry để truy cập danh mục model rộng hơn hoặc GitHub Copilot cho các workflow AI trực tiếp trên GitHub.
Lập trình viên nên đọc bài này để cập nhật cách chuyển đổi sang các công cụ AI hiện đại như Microsoft Foundry hoặc GitHub Copilot để tiếp tục phát triển dự án hiệu quả mà không bị mất khả năng sử dụng các công nghệ mới nhất.
Đo lường hiệu năng giữa continuous batching và static batching trên GPU H200 của DigitalOcean cho thấy continuous batching cải thiện P50 nhưng có thể làm tăng P99 do hiện tượng tắc nghẽn (stalls) khi sử dụng chunked prefill.
Lập trình viên muốn tối ưu hóa hiệu suất AI trên GPU nên đọc bài này để hiểu cách batching liên tục vs batching tĩnh ảnh hưởng đến thời gian phản hồi của mô hình, đặc biệt là khi xử lý các trường hợp cực đoan (P99), giúp họ lựa chọn chiến lược batching phù hợp cho ứng dụng của mình.
AMD mua lại Taalas nhằm nâng cao hiệu suất inference bằng cách khắc mô hình AI trực tiếp lên vi mạch. Các bản demo ban đầu cho thấy các mạch tích hợp chuyên dụng (model-specific integrated circuits) có thể xử lý tới 17.000 token mỗi giây.
Lập trình viên AI cần đọc để hiểu cách AMD đang tận dụng silicon custom hóa để cải thiện hiệu suất xử lý mô hình deep learning, đặc biệt là trong việc tối ưu hóa các ứng dụng inference trên thiết bị edge, giúp tiết kiệm chi phí và tăng tốc độ triển khai.
vLLM là hệ thống suy luận LLM hiệu suất cao sử dụng các kỹ thuật như paged attention, continuous batching, prefix caching và speculative decoding (specdec), kết hợp với khả năng phục vụ động đa-GPU và đa-node ở quy mô lớn.
Lập trình viên muốn tối ưu hóa hiệu suất và triển khai LLM trong ứng dụng thực tế nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa các kỹ thuật như paged attention, batching liên tục và prefix caching, cùng kiến trúc multi-GPU/multi-node để xây dựng hệ thống xử lý nhanh gọn và bền vững.
Bài viết hướng dẫn cách xây dựng một AI agent và giảm độ trễ trên serverless inference bằng cách điều chỉnh thời gian đến token đầu tiên, chạy song song các tool calls, và biết khi nào nên chuyển đổi môi trường.
Nếu bạn là lập trình viên phát triển ứng dụng AI trên nền tảng serverless, bài viết này sẽ giúp bạn tối ưu hóa hiệu suất cho AI agent của mình bằng cách giảm thời gian phản hồi và khai thác các kỹ thuật hiệu quả như chạy gọi công cụ song song và điều chỉnh thời gian đầu tiên token.
OpenCost 1.121.0 giới thiệu khả năng theo dõi chi phí inference đầu tiên trên Kubernetes, giúp xác định chính xác chi phí theo token cho các mô hình đang phục vụ hàng tỷ token.
Lập trình viên xây dựng hệ thống AI phải hiểu OpenCost 1.121.0 giúp họ đo lường chi phí thực tế của mỗi phép tính inference trên Kubernetes, từ đó tối ưu hóa chi phí và hiệu suất khi triển khai mô hình lớn.
Mô hình đa phương thức Kimi K3 của Moonshot, với 2,8 nghìn tỷ tham số, cùng công cụ DFlash speculator tùy chỉnh, đã được triển khai trên nền tảng Modal.
Là người phát triển muốn tối ưu hóa hiệu suất và tính năng AI cho ứng dụng của mình, bạn nên đọc bài này để hiểu cách Kimi K3 và DFlash Speculator của Moonshot có thể giúp cải thiện hiệu năng xử lý đa modal và dự đoán trong các ứng dụng AI hiện đại.
OpenAI cho biết phiên bản GPT-5.6 Sol đã giảm chi phí vận hành và lượng tokens tiêu thụ nhờ tối ưu hóa các kernel, quá trình suy luận (inference), API AI cũng như hệ thống harness của Codex nhằm đẩy nhanh quy trình gọi công cụ (tool-calling).
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa chi phí và hiệu suất của các mô hình AI lớn thông qua kiến trúc kernel mới, giúp giảm thiểu chi phí serving và tăng tốc độ xử lý công việc liên quan đến các API AI và agent.
Baseten vừa huy động thành công 13 tỷ USD trong vòng Series F, trở thành một trong những công ty dẫn đầu trong lĩnh vực kỹ thuật inference. Bài viết cung cấp toàn diện kiến thức cần thiết về autoregressive và diffusion engineering.
Nếu bạn đang xây dựng các mô hình AI tự động hóa hoặc tối ưu hóa quy trình xử lý dữ liệu, bài này sẽ giúp bạn hiểu cách Baseten và các nhà lãnh đạo ngành như Philip Kiely và Ali Taha đã định hình một lĩnh vực mới—inference engineering—để nâng cao hiệu suất và chi phí của các hệ thống AI, từ đó giúp bạn áp dụng những kiến thức này vào dự án của mình một cách hiệu quả.
Phân tích chi phí sơ lược cho thấy suy luận (inference) AI thực sự sinh lời, với chi phí ước tính khoảng 1 USD cho mỗi triệu token đầu ra, thấp hơn nhiều so với mức giá 4,5 USD trở lên của các nhà cung cấp như OpenAI, qua đó đạt biên lợi nhuận gộp 70–80%. Suy luận AI có lợi nhuận, nhưng các phòng thí nghiệm AI như OpenAI và Anthropic sử dụng khoản lợi nhuận này để bù đắp chi phí đào tạo mô hình tốn kém.
Là người phát triển muốn tối ưu chi phí cho ứng dụng AI của mình, bài viết này giúp bạn hiểu rõ về lợi nhuận thực tế của quá trình inference AI, từ đó có thể xây dựng mô hình kinh doanh hiệu quả và tránh bỏ lỡ cơ hội tiết kiệm chi phí mà không phụ thuộc vào sự hỗ trợ từ các công ty lớn.
Bài viết giải quyết vấn đề phổ biến nhất khi chạy mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cục bộ: tình trạng thiếu VRAM do chi phí lưu trữ KV cache (key-value cache) trong GPU. Nó giải thích nguyên nhân khiến GPU hết bộ nhớ giữa cuộc hội thoại và cung cấp công cụ tính toán trực quan để ước lượng dung lượng cần thiết từ trọng số mô hình, KV cache và overhead.
Những lập trình viên phát triển ứng dụng AI trên thiết bị cá nhân sẽ hiểu rõ cách tối ưu hóa bộ nhớ GPU để tránh tình trạng "dung lượng VRAM cạn kiệt" khi chạy các mô hình ngôn ngữ lớn trong quá trình tương tác, từ đó cải thiện hiệu suất và trải nghiệm sử dụng.
Khi yêu cầu ngữ cảnh dài chiếm hết bộ nhớ GPU và cần sinh token mới, hệ thống buộc phải xóa bớt dữ liệu khỏi bộ nhớ KV cache để giải phóng không gian.
Nếu bạn đang phát triển hoặc nghiên cứu về các mô hình ngôn ngữ lớn, bài viết sẽ giúp bạn hiểu rõ cách các mô hình xử lý bộ nhớ dư thừa và quyết định loại bỏ thông tin nào trong KV cache, giúp tối ưu hiệu suất và tránh sai sót trong xử lý dữ liệu dài.
AI inference không chỉ là vấn đề của GPU mà còn là thách thức về mạng. Một báo cáo mới của Cisco chỉ ra rằng độ trễ mạng chính là ranh giới tiếp theo trong lĩnh vực AI.
Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa kết nối mạng trong hệ thống AI, giúp giảm chi phí và cải thiện hiệu suất khi xử lý các nhiệm vụ inference trên quy mô lớn.
vLLM duy trì chất lượng sản xuất nhờ hệ thống CI đa dạng trên nhiều accelerator, benchmark hiệu năng và đánh giá độ chính xác hàng đêm, cùng quy trình phát hành hai tuần một lần.
Lập trình viên phát triển mô hình AI hoặc tích hợp vLLM vào sản phẩm nên đọc bài này để hiểu cách hệ thống này đảm bảo hiệu suất và độ chính xác ổn định trên nhiều thiết bị khác nhau thông qua quy trình CI/CD và đánh giá định kỳ.
Claude cung cấp khả năng suy luận tiên tiến (frontier AI), trong khi Google Cloud cung cấp cơ sở hạ tầng được quản lý, phạm vi toàn cầu và tuân thủ tiêu chuẩn doanh nghiệp.
Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách kết hợp công nghệ AI tiên tiến với hạ tầng cloud đáng tin cậy để xây dựng các giải pháp doanh nghiệp hiệu quả và phù hợp với quy mô lớn, từ đó tối ưu hóa hiệu suất và tuân thủ tiêu chuẩn công nghiệp.
Bài viết phân tích sâu về kiến trúc GPU, giải thích tại sao quá trình sinh token cho LLM (Large Language Model) bị giới hạn bởi băng thông bộ nhớ (memory-bound) thay vì sức mạnh tính toán (compute-bound). GPU có cấu trúc vật lý gồm các SM (Streaming Multiprocessor), warp, SRAM/HBM, và cơ chế truyền lệnh từ Python qua GPU thông qua 'doorbell'. Mặc dù H100 có thể thực hiện ~600 phép toán mỗi lần truy xuất dữ liệu từ bộ nhớ, băng thông bộ nhớ vẫn là điểm nghẽn chính. Bài viết giới thiệu mô hình roofline và ba chế độ hoạt động của Horace He (compute-bound, memory-bound, overhead-bound), đồng thời chứng minh bằng số liệu rằng quá trình giải mã LLM chỉ đạt ~1 FLOP/byte, thấp hơn nhiều so với ngưỡng ~300 FLOPs/byte. Thí nghiệm thực tế sử dụng nvidia-smi dmon cũng minh họa sự khác biệt giữa các phép toán giới hạn bởi tính toán (matmul) và bộ nhớ (elementwise).
Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu tại sao việc tối ưu hóa mô hình AI không chỉ phụ thuộc vào tính toán mạnh mẽ mà còn phụ thuộc vào cách quản lý bộ nhớ hiệu quả, giúp họ thiết kế và triển khai các ứng dụng LLM hiệu quả hơn.
Lựa chọn mô hình phù hợp là yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến chi phí và chất lượng của GenAI, chứ không phải cơ sở hạ tầng hay tinh chỉnh prompt. Bài viết đề xuất phương pháp đánh giá lặp lại: xác định ngưỡng độ chính xác tối thiểu cho tác vụ, sau đó tìm mô hình nhỏ nhất vượt qua ngưỡng đó. Kết quả benchmark cho thấy DeepSeek V4 Flash cung cấp chất lượng dịch thuật ngang bằng Claude Sonnet 4.6 nhưng chi phí đầu vào thấp hơn 27 lần; độ dài đầu ra (verbosity) có thể triệt tiêu lợi thế giá thành của các mô hình như GLM-5.2 và Qwen3-32B. Ngoài ra, bài viết nhấn mạnh không nên phụ thuộc hoàn toàn vào benchmark công khai do tình trạng bão hòa (MMLU) hay nhiễm dữ liệu (SWE-bench), mà nên đánh giá trên dữ liệu riêng.
Lập trình viên nên đọc bài này để tránh lãng phí chi phí và thời gian trong AI inference bằng cách chọn mô hình phù hợp nhất với yêu cầu thực tế của dự án, từ đó tối ưu hóa chất lượng và hiệu suất.
Snowflake cho phép doanh nghiệp nhập các mô hình AI tùy chỉnh hoặc mã nguồn mở từ Hugging Face thông qua tính năng BYOM, sử dụng trực tiếp qua hàm SQL AI_COMPLETE hoặc REST API. Tính năng này hỗ trợ linh hoạt cho các workload chuyên ngành, quản trị dữ liệu tốt hơn và chi phí hạ tầng GPU dự đoán được, hiện đang trong giai đoạn Private Preview.
Lập trình viên AI nên đọc bài này để khám phá cách tích hợp các mô hình AI cá nhân hoặc mở nguồn từ Hugging Face vào Snowflake một cách dễ dàng, giúp tối ưu hóa hiệu suất và quản lý chi phí cho các dự án chuyên sâu mà không cần thay đổi kiến trúc ứng dụng.
Khi chi phí suy luận AI giảm gần bằng không, các nhà nghiên cứu Berkeley đề xuất hệ thống dữ liệu phải thay đổi theo ba hướng: (1) tối ưu hóa truy vấn đa tác nhân, xử lý xấp xỉ và điều phối chủ động cho hàng nghìn truy vấn đồng thời; (2) xây dựng hạ tầng mới cho các nhóm tác nhân quản lý trạng thái chia sẻ, bộ nhớ có cấu trúc, chỉnh sửa đồng thời và phục hồi lỗi; (3) cho phép tác nhân tự động tạo hệ thống dữ liệu tùy chỉnh (OLAP, key-value) nhưng thách thức chính là xác minh tính đúng đắn khi thông số kỹ thuật không đầy đủ.
Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách các hệ thống dữ liệu phải thích nghi với sự phát triển nhanh chóng của các hệ thống agent, từ cơ sở hạ tầng cho đến việc tự động hóa thiết kế hệ thống thông minh bằng AI gần miễn phí.
DSpark là framework giải mã speculative mới của DeepSeek, cải thiện hiệu suất inference LLM tới 60–85% trên DeepSeek-V4 mà không cần thay đổi model. Nó khắc phục hai nhược điểm chính của các phương pháp hiện tại: drafters autoregressive chậm và suffix decay ở drafters song song, bằng cách kết hợp semi-autoregressive generation và confidence-scheduled verification. DeepSeek cũng giới thiệu DeepSpec, framework mã nguồn mở cho speculative decoding.
Nếu bạn đang tìm cách tối ưu hóa hiệu suất xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho ứng dụng AI của mình mà không cần thay đổi mô hình, DSpark sẽ là giải pháp mới nhất giúp bạn tiết kiệm thời gian và chi phí đáng kể.
Các nhà lãnh đạo từ Workato, Hippocratic AI và ISMG chia sẻ kinh nghiệm vận hành khối lượng lớn suy luận AI trong sản xuất, nhấn mạnh: hiệu suất suy giảm nhanh khi AI dùng trên 50 công cụ; độ trễ P99 gây nguy hiểm cho bệnh nhân trong ứng dụng giọng nói lâm sàng; AI không nên có quyền admin mà hoạt động như ủy quyền theo thời gian cho từng hành động; trì hoãn cấu trúc dữ liệu và quy trình trước khi áp dụng AI khiến doanh nghiệp tụt hậu 2 năm về mô hình vận hành. Nhóm thống nhất rằng mở rộng suy luận AI là vấn đề cơ sở hạ tầng và quản trị, không phải mô hình.
Những kinh nghiệm thực tế từ các đội phát triển AI ở quy mô lớn sẽ giúp bạn tránh những sai lầm gây tốn kém về thời gian và chi phí khi thiết kế hệ thống inference, từ đó tối ưu hóa hiệu suất và an toàn ngay từ giai đoạn xây dựng.
Workday đề xuất giữ các AI agent gần dữ liệu quan trọng nhất bằng cách nhúng các rào cản an toàn (như danh tính người dùng, quyền ngân sách) trực tiếp vào lớp inference, thay vì sử dụng cổng agent bên ngoài. Tại DevCon 2026, Workday giới thiệu các công cụ Agent-Ready Tools (dựa trên MCP), Developer Agent (xây dựng ứng dụng bằng ngôn ngữ tự nhiên) và Agent Passport (xác thực, giám sát agent trong sản xuất), nhằm nhấn mạnh lợi thế cạnh tranh về kiểm soát inference, độ an toàn và tin cậy thay vì công cụ phát triển.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các công ty như Workday xây dựng hệ sinh thái AI an toàn và hiệu quả, đặc biệt là cách triển khai các guardrails trong layer xử lý logic thay vì phụ thuộc vào các gateway bên ngoài, giúp bảo vệ dữ liệu nhạy cảm trong ứng dụng doanh nghiệp.
Việc thay đổi hai cài đặt đã thay đổi hoàn toàn cách hoạt động của mô hình ngôn ngữ địa phương (LLM) cục bộ, giúp nó tránh khỏi tình trạng lặp vòng vô nghĩa.
Nếu bạn đang tìm cách tối ưu hóa hiệu suất hoặc tránh hiện tượng phản hồi lặp đi lặp lại của mô hình AI trên máy tính cá nhân, bài viết này sẽ giúp bạn khám phá cách điều chỉnh hai cài đặt nhỏ nhưng quan trọng để giải quyết vấn đề đó.
Tác giả giới thiệu Ferrox, một inference engine GGUF thuần Rust, được xây dựng nhằm cạnh tranh hiệu năng với llama.cpp trên các mô hình thực tế, với bằng chứng đo lường cụ thể thay vì tuyên bố suông.
Nếu bạn là lập trình viên muốn tối ưu hiệu suất xử lý mô hình AI với Rust—không phụ thuộc vào C++—hãy đọc bài này để hiểu cách Ferrox vượt qua llama.cpp về hiệu năng và độ tin cậy trong môi trường pure-Rust.
Sau khi nhận ra hiệu quả đầu tư kém của AI trong vài tháng, Rippling ra mắt AI Spend Console, công cụ theo dõi chi tiêu AI của nhân viên và nhóm làm việc.
Những doanh nghiệp đang áp dụng AI tại văn phòng nhưng chưa có cách quản lý chi tiết về chi phí và hiệu quả sử dụng sẽ tìm thấy trong bài này cách xây dựng hệ thống đo lường ROI (tỷ lệ trở lại đầu tư) cho đội ngũ nhân viên, giúp họ tối ưu hóa chi phí và tăng hiệu suất.
vLLM triển khai Decode Context Parallelism (DCP) bằng cách chia sẻ bộ nhớ KV cache theo chiều sequence giữa các GPU, giúp tăng throughput gấp 3 lần cho các tác vụ agentic có độ dài ngữ cảnh lớn.
Lập trình viên phát triển mô hình AI cần tìm hiểu về vLLM để tối ưu hóa hiệu suất cho các ứng dụng xử lý văn bản dài, đặc biệt là các agentic workloads, bằng cách áp dụng kỹ thuật phân chia bộ nhớ key-value (KV cache) theo chiều chuỗi để giảm thời gian decode và tăng hiệu suất gấp ba lần.
Chi phí triển khai AI trong sản xuất chủ yếu đến từ giai đoạn inference (34–81% tổng chi phí), kèm theo đó là mô hình TCO chi tiết và so sánh chi phí từ DigitalOcean Deploy 2026.
Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu chi tiết chi phí thực tế của việc triển khai mô hình AI vào sản phẩm, đặc biệt là phần chi phí tính toán inference—là thành phần chiếm tới 34–81% tổng giá trị, giúp tránh lãng phí tài nguyên và tối ưu hóa dự án.
Marvell bổ sung thêm các giải pháp cơ sở hạ tầng bộ nhớ AI mới vào danh mục sản phẩm, nhằm đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về bộ nhớ cho quá trình suy luận AI quy mô lớn.
Lập trình viên AI nên đọc để hiểu cách Marvell tối ưu hóa bộ nhớ cho các mô hình AI lớn, giúp cải thiện hiệu suất xử lý và giảm chi phí vận hành trong ứng dụng inference của họ.
vLLM đạt tốc độ 25.000 TPS/GPU (tokens per second) trên mô hình Qwen3.5-397B-A17B-NVFP4 nhờ kiến trúc disaggregated serving trên hệ thống GB200 NVL72, kết hợp với nhân Blackwell GDN, cơ chế HMA cache transfer và lập lịch bất đồng bộ.
Lập trình viên phát triển hệ thống AI cần hiểu về cách vLLM tối ưu hóa hiệu suất với các kernel Blackwell và cache HMA để áp dụng vào các giải pháp serving hiệu quả hơn trên các thiết bị GPU hiện đại.
Amazon ECS giờ đây hỗ trợ lập lịch GPU phân đoạn (fractional GPU scheduling) khi sử dụng các phiên bản Amazon EC2 G6f.
Lập trình viên phát triển ứng dụng AI/ML cần tìm hiểu về fractional GPU scheduling trên ECS để tối ưu hóa chi phí và hiệu suất khi chạy các mô hình lớn trên các instance EC2 G6f, giúp tiết kiệm tài nguyên mà không ảnh hưởng đến hiệu suất.
Amazon EC2 G7 instances đã có mặt tại AWS Europe (Spain) Region.
Lập trình viên cần biết về Amazon EC2 G7 để tối ưu hóa ứng dụng của mình với các kiến trúc mới hỗ trợ AI/ML, GPU mạnh mẽ và hiệu suất cao hơn trong môi trường cloud, đặc biệt khi triển khai trong khu vực châu Âu.
AMD, Supermicro và Spectro Cloud giới thiệu giải pháp toàn diện giúp doanh nghiệp mở rộng quy mô phát triển phần mềm với sự hỗ trợ của AI, đồng thời kiểm soát chặt chẽ source code, mô hình sử dụng và chi phí.
Là người phát triển, bạn nên đọc bài này để hiểu cách cải thiện hiệu suất và quản lý chi phí trong việc triển khai AI hỗ trợ phát triển phần mềm với các giải pháp cài đặt sẵn từ AMD và Supermicro, giúp tối ưu hóa quy trình mà không mất thời gian thiết lập thủ công.
AI đang thu hẹp biên lợi nhuận phần mềm bằng cách giảm chi phí phát triển và tăng hiệu suất, buộc các mô hình SaaS phải điều chỉnh chiến lược kinh doanh truyền thống.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI đang thay đổi cơ chế kinh tế của phần mềm, từ đó dự đoán được những thay đổi trong mô hình kinh doanh SaaS và cách ứng dụng công nghệ mới sẽ tác động đến chiến lược phát triển phần mềm trong tương lai.
Mô hình chuyên biệt nhỏ đang thay đổi cơ sở hạ tầng suy luận, và việc phục vụ chúng hiệu quả đòi hỏi nhiều hơn là các framework phục vụ tiêu chuẩn.
Nếu bạn đang phát triển ứng dụng AI cần tối ưu hóa hiệu suất trên GPU với nhiều mô hình nhỏ chuyên dụng, bài này sẽ giúp bạn hiểu cách vượt qua giới hạn của các framework truyền thống và triển khai giải pháp thực hành hiệu quả.
Bài viết giới thiệu cách sử dụng các tài nguyên Kubernetes (K8s) để triển khai và quản lý mô hình LLM (Large Language Model) trên Red Hat AI Inference, tích hợp với Amazon EKS nhằm tối ưu hóa định tuyến thông minh cho việc phục vụ mô hình.
Nếu bạn đang phát triển dịch vụ AI trên Kubernetes, bài viết này giúp bạn hiểu cách tối ưu hóa và quản lý tài nguyên Kubernetes để tối ưu hóa hiệu suất và chi phí cho việc triển khai mô hình LLM trên Amazon EKS.
Kimi K3 vận hành trên CPU 8GB mà không cần GPU. Bài viết hướng dẫn cách chạy mô hình này trên hệ thống cục bộ.
Những kiến thức về cách tối ưu hóa và chạy mô hình AI lớn trên CPU mà không cần GPU sẽ giúp bạn tiết kiệm chi phí và mở rộng khả năng thực hành của mình trong lập trình AI.
In this article, we will learn how LLMs use memory, how it gets expensive, and how to fix it.
Bài viết hướng dẫn đo lường hiệu suất inference của mô hình Transformer thông qua các chỉ số quan trọng như TTFT, TPOT, throughput, và mức sử dụng bộ nhớ. Nó giải thích cách sử dụng bộ đếm thời gian wall-clock Python và sự kiện CUDA đúng cách, bao gồm warmup, đồng bộ GPU, và theo dõi đỉnh bộ nhớ, cũng như benchmarking các yêu cầu đồng thời và chiến lược multi-GPU.
Lập trình viên xây dựng mô hình AI cần đọc để tối ưu hóa hiệu suất inference từ các mô hình Transformer bằng cách hiểu cách đo chính xác thời gian, thông lượng, và chi phí tài nguyên—tránh sai lệch khi đo lường và lựa chọn chiến lược đa GPU hiệu quả.
Static batching xử lý đồng thời tất cả yêu cầu, tối ưu throughput nhưng tăng latency do phải chờ đủ batch. Dynamic batching xử lý ngay khi có request, giảm latency nhưng giảm hiệu quả GPU. Continuous batching kết hợp ưu điểm cả hai bằng cách xử lý request liên tục theo nhóm nhỏ, cân bằng throughput và latency.
Làm việc với các mô hình ngôn ngữ lớn, bạn cần hiểu cách chọn phương pháp batching phù hợp để tối ưu hóa hiệu suất, giảm chi phí và tránh tình trạng chậm trễ hoặc lãng phí tài nguyên GPU.
Read the news here, practice coding, follow structured courses and train for IELTS on our sibling products — all connected through one 8 Sync account.
The ecosystem home: product overviews, blog and full pricing.
ExploreLearn along a clear roadmap: videos, auto-graded quizzes, certificates and mentors who ship for a living.
View the roadmap1,000+ DSA problems in Vietnamese, auto-graded across 7 languages — many FREE, right in your browser.