Dopo le GPU, i guadagni di efficienza arrivano da rete, banda di memoria e kernel di basso livello. Gli esempi di F5, AMD e Meta mostrano che orchestrazione, spostamento dati e kernel di attention possono moltiplicare il throughput a parità di calcolo.
Il test F5 su BIG-IP Next for Kubernetes mostra che lo stesso cluster GPU può rendere più del triplo agendo su bilanciamento e instradamento del traffico. Per i deployment on-premise l'efficienza per nodo diventa centrale per il TCO; il rischio è leg...
Il kernel attention di Meta per GEM, riscritto in TLX, supera FlashAttention-4 sui carichi jagged Blackwell: +13% in forward e +50% in backward in media, con circa 3.200 righe contro 10.000. Il risultato mostra che il controllo hardware esplicito non...
Nel laboratorio F5, l'uso di BIG-IP Next per Kubernetes ha mostrato prestazioni più che triple a parità di cluster GPU. Il dato sposta l'attenzione dal solo calcolo all'efficienza di rete e orchestrazione: per i deployment on-premise di LLM, il traff...
Il nuovo EPYC a 256 core porta una banda memoria pari al 91% di una RTX 5090 con controller a 16 canali DDR5-12800. La community LocalLLaMA reagisce tra sarcasmo e realismo per i costi dei moduli RDIMM ad alta densità e per il dubbio su quanti token ...
Nvidia presenta RTX Mega Geometry 2.0, che gestisce la geometria del ray tracing caricandola in VRAM su richiesta. L'approccio riduce la pressione sulla memoria video e segnala una direzione importante per i carichi locali, inclusi quelli legati all'...
