מצאתם צוואר בקבוק? הנה מה עושים עכשיו

Profiling גילה שהמודל שלכם איטי, אבל למה? השלב הבא הוא Optimization - להבין איפה בדיוק הכשל ואיך לתקן אותו.

שלב 1 - הבינו את סוג הבעיה

לא כל עיכוב נובע מאותו מקום. להלן ארבע קטגוריות עיקריות של צווארי בקבוק - ולכל אחת, דרך טיפול אחרת:

סוג בעיה	סימנים	דרך שיפור
Memory I/O Bottleneck	ה-GPU מחכה לגישה לזיכרון, ניצולת נמוכה	שימוש ב-KV Cache יעיל, הפחתת העברות CPU↔GPU, או מעבר ל-Offload חכם
Compute Bottleneck	המאיץ עובד ב-100% כל הזמן	שימוש ב-Batching, Kernel Fusion או FP16/BF16 להפחתת עומס חישובי
Scheduling Bottleneck	חלק מהבקשות “מחכות בתור”	שימוש ב-Continuous Batching או Stream Scheduling
Network / Latency Bottleneck	זמני תקשורת בין רכיבים ארוכים	שילוב שירותים קרובים (co-location) ושימוש בפרוטוקולי gRPC יעילים

שלב 2 - בצעו ניסויים ממוקדים

לא כל שינוי עובד מיד. שנו רק פרמטר אחד בכל פעם (batch size, precision, cache strategy) ובדקו את ההשפעה ב-profiling הבא.

שיפור ביצועים הוא תהליך איטרטיבי: מדוד → שפר → מדוד שוב.

שלב 3 - השתמשו בכלים הנכונים

כלים שמומלץ להשתמש בהם להמשך:

• TensorBoard Profiler - להשוואה בין ריצות שונות.
• NVIDIA Nsight Systems - לניתוח GPU ו-Memory Access.
• Perf / Py-Spy - לניתוח CPU-bound code.
• vLLM logs / traces - לבדיקת batch efficiency.

טיפ אחרון

שיפור ביצועים הוא אמנות של איזון. אופטימיזציה אחת יכולה לפתור בעיה אחת - וליצור אחרת. אל תכוונו “לשבור שיא”, אלא לאזן בין throughput, latency וצריכת משאבים.