AI-бенчмарки: что они упускают в реальной производительности
Современные бенчмарки ИИ часто не учитывают проблемы производительности в реальных условиях. Это может привести к неточным оценкам.
Команды, занимающиеся корпоративным ИИ, годами сосредоточены на оптимизации вычислительных ресурсов, выделении GPU и пропускной способности. Это включает бенчмаркинг скорости обучения моделей.
При этом предполагается, что связь между хранилищем и вычислительными мощностями будет достаточной. Однако на практике это допущение часто оказывается неверным. Бенчмарки редко адекватно оценивают влияние реальных задержек и узких мест в инфраструктуре. В итоге, полученные результаты могут не соответствовать фактической производительности в продуктовой среде.