Hur utformar ni ert arbetsflöde för forskning/lärande just nu? Något särskilt tillvägagångssätt som sticker ut? För närvarande testar jag 1. Snabb generering från forskningsidé med ett perspektiv av en expert inom området 2. Vidarebefordra den uppmaningen till djup forskning 3. Att överföra den generationen i pdf till notebooklm T.ex. forskning om gpu från ett högnivåperspektiv som Vinod kholsa och deep engineering-perspektiv från en hårdvaruingenjör

### **Uppmaning till omfattande forskning: LLM Inference Stack** **Objektiv:** Generera en detaljerad, mångfacetterad analys av fullstack-tekniken och affärslandskapet för LLM-inferens (Large Language Model). Analysen måste utformas för en tekniskt skarpsinnig riskkapitalinvesterare och operatör som antar ett grundläggande principiellt och systemtänkande i stil med Vinod Khosla. Det slutliga resultatet bör vara ett strategiskt memo som dissekerar ekosystemet ur tre integrerade perspektiv: 1. **Ingenjörens perspektiv:** Den grundläggande tekniken och dess flaskhalsar. 2. **Riskkapitalinvesterarens perspektiv:** Marknadsstrukturen, störningspunkter och asymmetriska möjligheter. 3. **Affärsstrategens perspektiv:** Värdekedjan, affärsmodeller och långsiktiga strategiska spel. --- ### **Detaljerade forskningsfrågor efter perspektiv:** **Del 1: Ingenjörens perspektiv - "Vad är systemet och varför är det svårt?" ** * **Hårdvara Foundation:** * Detaljera de kritiska hårdvarukomponenterna för LLM-inferens i produktionsklass (GPU:er, CPU:er, minne, sammankopplingar). * Jämför de viktigaste GPU:erna i datacentret (t.ex. NVIDIA H100/A100, AMD MI300X) på relevanta mått för slutsatsdragning: minnesbandbredd, kapacitet och specialiserade beräkningsenheter (Tensor-kärnor). * Förklara den grundläggande tekniska flaskhalsen: Varför är LLM-inferens i första hand ett **minnesbundet** problem, inte ett beräkningsbundet? * **Programvara och Optimering Lager: ** * Analysera betydelsen av inferensservrar och motorer. Vilka är de viktigaste innovationerna i ledande lösningar med öppen källkod som **vLLM** (t.ex. PagedAttention, kontinuerlig batchbearbetning) och proprietära lösningar som **NVIDIA:s TensorRT-LLM**? * Beskriva de viktigaste modelloptimeringsteknikerna som används för att förbättra prestanda, inklusive **kvantisering**, **spekulativ avkodning** och de olika formerna av **parallellism** (tensor, pipeline). **Del 2: Riskkapitalinvesterarens perspektiv - "Var är störningen och värdeökningen?" ** * **Marknadskartläggning och etablerade företag:** * Identifiera de primära etablerade företagen och deras vallgravar. Hur försvarbar är **NVIDIA:s** position med sitt CUDA-ekosystem? Vad är det strategiska spelet för hyperscalers som **AWS Bedrock, Azure OpenAI och Google Vertex AI**? * Kartlägg de viktigaste "upprorsmakarna" eller specialiserade inferensleverantörer (t.ex. **Groq, Together AI, Fireworks AI, Perplexity, Anyscale**). Vilken är deras unika angreppsvinkel – anpassat kisel, programvaruoptimering eller nya affärsmodeller? * **Investeringsteser och "Vetenskapliga experiment":** * Vilka är de mest övertygande "asymmetriska satsningsmöjligheterna"? Fokus på: 1. **Ny hårdvara:** Företag som utvecklar nya chiparkitekturer (LPU:er, etc.) som är särskilt utformade för inferens. 2. **Programvaruabstraktion:** Företag som skapar programvara som låser upp prestanda på billigare, icke-NVIDIA eller vanlig hårdvara. 3. **Algoritmiska genombrott:** Grundläggande forskning inom områden som radikalt kan minska beräknings- eller minneskostnaden för inferens. * Analysera "hackor och spadar"-spel. Vilka företag skapar de kritiska **LLMOps- och orkestreringslagren** (t.ex. Portkey) som hanterar kostnader, routning och tillförlitlighet över flera modellleverantörer? **Del 3: Affärsstrategens perspektiv - "Hur vinner du och vad är slutspelet?" ** * **Analys av värdekedjan:** * Dekonstruera LLM-inferensvärdekedjan, från kiseltillverkning till slutanvändarapplikationen. Var fångas majoriteten av värdet idag, och var är det troligt att det kommer att förändras under de kommande 5-10 åren? * Analysera de konkurrerande affärsmodellerna: hanterade API-tjänster, dedikerade distributioner och peer-to-peer-beräkningsnätverk. Vilka är för- och nackdelarna med var och en? * **Strategiska utsikter och "Chhindia-testet":** * Vad är vägen till radikalt lägre kostnader för inferens? Vilka aktörer är bäst positionerade för att göra högpresterande inferens tillräckligt billig för att bli en global,