Bagaimana kalian merancang alur kerja Anda untuk penelitian/pembelajaran saat ini? Ada pendekatan khusus yang menonjol? Saat ini saya sedang mencoba 1. Menghasilkan yang cepat dari ide penelitian dengan perspektif ahli di bidang 2. Meneruskan prompt itu ke penelitian mendalam 3. Meneruskan generasi itu dalam pdf ke notebooklm Misalnya penelitian tentang gpu dari perspektif tingkat tinggi seperti Vinod kholsa dan perspektif teknik mendalam dari insinyur perangkat keras
### **Prompt untuk Penelitian Komprehensif: Tumpukan Inferensi LLM** **Obyektif:** Hasilkan analisis terperinci dan multi-segi dari teknologi tumpukan penuh dan lanskap bisnis untuk inferensi Model Bahasa Besar (LLM). Analisis harus dibingkai untuk investor dan operator ventura yang cerdik secara teknis, mengadopsi prinsip pertama, pendekatan pemikiran sistem dengan gaya Vinod Khosla. Output akhir harus berupa memo strategis yang membedah ekosistem dari tiga perspektif terintegrasi: 1. **Perspektif Insinyur:** Teknologi dasar dan kemacetannya. 2. **Perspektif Investor Ventura:** Struktur pasar, titik gangguan, dan peluang asimetris. 3. **Perspektif Ahli Strategi Bisnis:** Rantai nilai, model bisnis, dan permainan strategis jangka panjang. --- ### **Pertanyaan Penelitian Terperinci berdasarkan Perspektif:** **Bagian 1: Perspektif Insinyur — "Apa itu Sistem dan Mengapa Sulit?" ** * **Yayasan Perangkat Keras: ** * Rinci komponen perangkat keras penting untuk inferensi LLM tingkat produksi (GPU, CPU, Memori, Interkoneksi). * Bandingkan GPU pusat data utama (misalnya, NVIDIA H100/A100, AMD MI300X) pada metrik yang relevan untuk inferensi: bandwidth memori, kapasitas, dan unit komputasi khusus (Tensor Cores). * Jelaskan kemacetan teknis mendasar: Mengapa inferensi LLM terutama merupakan masalah **terikat memori**, bukan masalah yang terikat komputasi? * **Perangkat Lunak & Lapisan Optimasi:** * Menganalisis peran server dan mesin inferensi. Apa inovasi inti dari solusi sumber terbuka terkemuka seperti **vLLM** (misalnya, PagedAttention, continuous batching) dan solusi eksklusif seperti **TensorRT-LLM NVIDIA**? * Jelaskan teknik pengoptimalan model penting yang digunakan untuk meningkatkan kinerja, termasuk **kuantisasi**, **decoding spekulatif**, dan berbagai bentuk **paralelisme** (tensor, pipa). **Bagian 2: Perspektif Investor Ventura — "Di Mana Gangguan dan Akurasi Nilai?" ** * **Pemetaan Pasar & Incumbency:** * Identifikasi petahana utama dan parit mereka. Seberapa dapat dipertahankan posisi **NVIDIA** dengan ekosistem CUDA-nya? Apa permainan strategis untuk hyperscaler seperti **AWS Bedrock, Azure OpenAI, dan Google Vertex AI**? * Memetakan "pemberontak" utama atau penyedia inferensi khusus (misalnya, **Groq, Together AI, Fireworks AI, Perplexity, Anyscale**). Apa sudut serangan unik mereka—silikon khusus, pengoptimalan perangkat lunak, atau model bisnis baru? * **Tesis Investasi & "Eksperimen Sains":** * Apa peluang "taruhan asimetris" yang paling menarik? Fokus pada: 1. **Perangkat Keras Baru:** Perusahaan yang mengembangkan arsitektur chip baru (LPU, dll.) yang dirancang khusus untuk inferensi. 2. **Abstraksi Perangkat Lunak:** Usaha membuat perangkat lunak yang membuka kinerja pada perangkat keras yang lebih murah, non-NVIDIA, atau komoditas. 3. **Terobosan Algoritmik:** Penelitian mendasar di bidang-bidang yang dapat secara radikal mengurangi biaya komputasi atau memori inferensi. * Analisis permainan "pick and shovels". Perusahaan mana yang membangun **LLMOps dan lapisan orkestrasi** penting (misalnya, Portkey) yang mengelola biaya, perutean, dan keandalan di beberapa penyedia model? **Bagian 3: Perspektif Ahli Strategi Bisnis — "Bagaimana Anda Menang dan Apa Endgamenya?" ** * **Analisis Rantai Nilai:** * Dekonstruksi rantai nilai inferensi LLM, dari manufaktur silikon hingga aplikasi pengguna akhir. Di mana sebagian besar nilai yang ditangkap hari ini, dan di mana kemungkinan akan bergeser dalam 5-10 tahun ke depan? * Menganalisis model bisnis yang bersaing: layanan API terkelola, penerapan khusus, dan jaringan komputasi peer-to-peer. Apa pro dan kontra masing-masing? * **Prospek Strategis & "Tes Chindia":** * Apa jalan untuk menurunkan biaya inferensi secara radikal? Pemain mana yang paling baik untuk membuat inferensi kinerja tinggi cukup murah untuk menjadi global,
680