למה בכלל צריך להבין חומרה כשעושים אופטימיזציית Inference?

כשמדברים על אופטימיזציית Inference, רבים חושבים מיד על קוד: לשפר את המודל, להשתמש בספרייה מהירה יותר, או לשנות batch size. אבל חלק עצום מהביצועים - לעיתים רוב מוחלט - בכלל לא תלוי בקוד, אלא בדרך שבה המערכת עצמה בנויה ומנוהלת ברמת החומרה.

השלב שאחרי האימון

לאחר שאימנת מודל, הוא מוכן לבצע תחזיות (inference). כעת השאלה היא - איך מריצים אותו ביעילות?

מודל זה רק אוסף של חישובים. אבל מאחורי כל תחזית עומדת מערכת שלמה: מעבדים, זיכרון, תקשורת בין רכיבים, ניהול תהליכים - שכולם משפיעים ישירות על שני מדדים קריטיים:

• Latency - כמה זמן לוקח להחזיר תשובה.
• Throughput (TPS) - כמה תחזיות ניתן לעבד בשנייה.

איפה “נוזל” הביצוע?

אם לא מבינים איך המערכת עובדת, קל להגיע למצב שבו:

• המעבד עסוק רק חלק מהזמן.
• זיכרון מועבר בין רכיבים בצורה לא יעילה.
• תהליכים מתחרים על אותם משאבים.

במילים אחרות - הביצועים של המודל לא נמדדים רק ביכולות החישוביות שלו, אלא באינטליגנציה שבה המערכת סביבו מנוהלת.

מה נלמד בהמשך?

בפוסטים הבאים נצלול לרכיבים שמאחורי הקלעים של ביצועי inference:

• NUMA - למה לא כל הזיכרון במחשב נגיש באותה מהירות.
• חלוקת ליבות - איך ניהול נכון של משאבי CPU משפר יציבות וביצועים.
• חלוקת משאבים (Divided Resources) - איך מפזרים עומסים בין מודלים ותהליכים.
• ולבסוף - איך כל זה מתכנס למדדים מוחשיים כמו latency ו-throughput.

לסיכום

אופטימיזציה טובה מתחילה לא רק בקוד יעיל - אלא בהבנה עמוקה של איך החומרה “חושבת”. מי שמבין זאת, יודע להפיק ביצועים מהמערכת שנראים כמעט קסומים - אבל בעצם הם תוצאה של תובנה הנדסית חכמה.