Як ви, хлопці, проектуєте свій робочий процес для досліджень/навчання прямо зараз? Якийсь особливий підхід, який вирізняється з-поміж інших? В даний час пробую 1. Оперативне генерування з дослідницької ідеї з точки зору експерта в космосі 2. Передача цього спонукання до глибокого дослідження 3. Передача цього покоління у форматі pdf у блокнот Наприклад, дослідження графічного процесора з точки зору високого рівня, як Vinod kholsa, і глибокої інженерної точки зору від інженера апаратного забезпечення

### **Підказка для всебічного дослідження: стек висновків LLM** **Мета:** Створіть детальний, багатогранний аналіз технології та бізнес-ландшафту повного стека для висновування великої мовної моделі (LLM). Аналіз повинен бути сформульований для технічно проникливого венчурного інвестора та оператора, який використовує підхід системного мислення, заснований на перших принципах, у стилі Вінода Хосли. Кінцевим результатом має стати стратегічна записка, яка аналізує екосистему з трьох інтегрованих точок зору: 1. **Погляд інженера:** Фундаментальна технологія та її вузькі місця. 2. **Погляд венчурного інвестора:** Структура ринку, точки руйнування та асиметричні можливості. 3. **Погляд бізнес-стратега:** Ланцюжок створення вартості, бізнес-моделі та довгострокові стратегічні аспекти. --- ### **Детальні дослідницькі запити за перспективами:** ** Частина 1: Погляд інженера — «Що таке система і чому вона важка?» ** * **Апаратна основа:** * Детально описані критично важливі апаратні компоненти для висновків LLM виробничого рівня (графічні процесори, центральні процесори, пам'ять, міжз'єднання). * Порівняйте ключові графічні процесори центрів обробки даних (наприклад, NVIDIA H100/A100, AMD MI300X) за відповідними показниками для висновків: пропускна здатність пам'яті, ємність і спеціалізовані обчислювальні блоки (тензорні ядра). * Поясніть фундаментальне технічне вузьке місце: чому висновок LLM в першу чергу є проблемою, пов'язаною з пам'яттю, а не проблемою, пов'язаною з обчисленнями? * **Програмне забезпечення та рівень оптимізації:** * Проаналізуйте роль серверів і двигунів логічного висновку. Які основні інновації провідних рішень з відкритим вихідним кодом, таких як **vLLM** (наприклад, PagedAttention, безперервне пакетування) та власних рішень, таких як **NVIDIA TensorRT-LLM**? * Опишіть основні методи оптимізації моделі, які використовуються для підвищення продуктивності, включаючи **квантування**, **спекулятивне декодування** та різні форми **паралелізму** (тензор, конвеєр). ** Частина 2: Погляд венчурного інвестора — «Де відбувається прорив і зростання вартості?» ** * **Карта ринку та чинність:** * Визначте основних посадовців та їх рови. Наскільки виправданою є позиція **NVIDIA** з її екосистемою CUDA? У чому полягає стратегічна гра для гіперскейлерів на кшталт **AWS Bedrock, Azure OpenAI та Google Vertex AI**? * Нанесіть на карту ключових "повстанців" або спеціалізованих постачальників висновків (наприклад, **Groq, Together AI, Fireworks AI, Perplexity, Anyscale**). Який їхній унікальний кут атаки — кастомний кремній, оптимізація програмного забезпечення чи нові бізнес-моделі? * **Інвестиційні дисертації та "Наукові експерименти":** * Які найбільш привабливі можливості «асиметричної ставки»? Зосередьтеся на: 1. **Нове обладнання:** Компанії, що розробляють нові архітектури мікросхем (LPU тощо), розроблені спеціально для висновків. 2. **Абстракція програмного забезпечення: ** Ризикує створювати програмне забезпечення, яке розблоковує продуктивність на дешевшому, не NVIDIA або комерційному обладнанні. 3. **Алгоритмічні прориви: ** Фундаментальні дослідження в областях, які могли б радикально знизити обчислювальні витрати або вартість пам'яті висновків. * Проаналізуйте п'єси «кирки та лопати». Які компанії створюють критично важливі **LLMOps та рівні оркестрації** (наприклад, Portkey), які керують вартістю, маршрутизацією та надійністю між кількома постачальниками моделей? ** Частина 3: Погляд бізнес-стратега — «Як виграти і який фінал?» ** * **Аналіз ланцюжка створення вартості:** * Деконструювати ланцюжок створення цінності висновків LLM, від виробництва кремнію до застосування кінцевим споживачем. Де більша частина вартості фіксується сьогодні, і куди вона, швидше за все, зміститься в найближчі 5-10 років? * Проаналізуйте конкуруючі бізнес-моделі: керовані API-сервіси, виділені розгортання та однорангові обчислювальні мережі. У чому плюси і мінуси кожного з них? * **Стратегічні перспективи та «Тест Чиндія»:** * Який шлях до радикального зниження витрат на висновок? Які гравці мають найкращі можливості для того, щоб зробити високопродуктивний висновок достатньо дешевим, щоб стати глобальним,