VIDRAFT VKAE ускорил инференс на NVIDIA B200 в 23,4 раза без покупки нового железа

В индустрии искусственного интеллекта смещается центр тяжести: вместо гонки за новыми чипами компании начинают искать способы выжать максимум из уже имеющихся. Главная проблема не в том, насколько «умна» модель, а в том, сколько стоит её запуск для каждого пользователя. Обучение модели происходит один раз, а генерация ответов (инференс) идет постоянно, пока сервисом пользуются люди. Именно от стоимости одного сгенерированного токена зависит прибыльность проекта.

Технология ускорения инференса не создает новые видеокарты физически, но программно увеличивает их пропускную способность. По сути, одна видеокарта начинает работать как несколько, потребляя то же количество энергии. Компания VIDRAFT продемонстрировала это на практике: их решение VKAE показало рост производительности в 23,4 раза на одном чипе NVIDIA B200 без потери качества ответов.

Важный нюанс: Ускорение не универсально. Оно критически важно для моделей типа MoE (Mixture of Experts), где процесс ограничен скоростью чтения памяти, но дает скромный прирост для плотных моделей, ограниченных вычислительной мощностью.

Разрыв между обучением и эксплуатацией

Экономика ИИ-сервисов строится на простой логике: затраты на обучение фиксированы, а расходы на эксплуатацию растут с каждым запросом пользователя. Каждый ответ — это потраченные киловатты и время работы сервера. Если не оптимизировать этот процесс, рост популярности сервиса приведет к раздуванию операционных расходов, съедая всю маржу.

Сегодня реальная битва идет не в момент создания модели, а в момент её ежедневной работы. Покупка новых чипов H100 или B200 становится все сложнее из-за дефицита и роста цен на электроэнергию. Бесконечно наращивать парк оборудования невозможно. Поэтому эффективность использования уже закупленных ресурсов превращается в ключевое конкурентное преимущество. Удвоение пропускной способности на том же железе равносильно удвоению инфраструктуры без дополнительных капитальных вложений.

Реальные цифры: где работает ускорение

Данные тестов VIDRAFT показывают, что прирост производительности напрямую зависит от архитектуры модели. Тесты проводились на одной видеокарте NVIDIA B200 в одинаковых условиях.

Важно понимать разницу между пиковыми значениями и реальной работой. В таблице указаны показатели для одного потока (single-stream). В условиях реальной нагрузки с множеством одновременных запросов скорость для модели Qwen3.5-35B-A3B составила около 455 токенов в секунду. Тем не менее, даже в таких условиях один чип выполняет работу нескольких.

Стоит учесть: Производительность зависит от «узкого места» железа. Для моделей MoE, где активна лишь часть параметров, оптимизация чтения памяти дает колоссальный эффект (до 23 раз). Для плотных моделей, где нагрузка ложится на вычисления, прирост скромнее (1–2.5 раза).

Проверка на практике и глобальный тренд

Рынок ИИ перенасыщен заявлениями о рекордной скорости, которые часто невозможно проверить. В случае с VKAE подход иной: компания выпустила готовый контейнер с моделью и оптимизированным сервером. Любой пользователь может запустить его на своем оборудовании и измерить скорость самостоятельно. Это решение совместимо с API OpenAI, что позволяет легко встроить его в существующие сервисы.

Такой подход к прозрачности становится стандартом доверия. Вместо споров о методах, сообщество может опереться на воспроизводимые результаты. Механизм ускорения пока не описан в деталях, так как готовится к публикации в научной статье, но сами результаты уже доступны для верификации.

Тренд на оптимизацию инференса стал глобальным. Фреймворки вроде vLLM и TensorRT-LLM уже стали де-факто стандартами, а появление специализированных чипов от Groq и Cerebras подтверждает: индустрия движется к удешевлению генерации ответов.

На фоне этого: Способность получить тот же результат с меньшим количеством железа становится новой формой конкурентоспособности. В условиях дефицита чипов и роста цен на энергию, программная оптимизация важнее, чем просто наличие капитала для покупки оборудования.

Операционные последствия для бизнеса

Условия эффективного внедрения

• Выбор архитектуры: Максимальная отдача от ускорения достигается на моделях типа MoE (смесь экспертов), где процесс ограничен пропускной способностью памяти. Для плотных моделей эффект будет ниже, но все же положительным.
• Инфраструктура: Решение требует наличия современных видеокарт (например, NVIDIA B200), но позволяет отложить закупку нового оборудования за счет увеличения загрузки текущих ресурсов.
• Проверка: Перед внедрением в продакшн необходимо самостоятельно воспроизвести результаты на своем оборудовании, используя предоставленные контейнеры, чтобы убедиться в соответствии заявленных показателей реальным условиям работы.

Влияние на экономику

• Снижение стоимости токена: Прямое уменьшение операционных расходов на генерацию одного ответа, что критично для масштабируемых сервисов.
• Отложенные капитальные затраты: Возможность обслуживать растущее число пользователей без немедленного расширения дата-центра.
• Энергоэффективность: Увеличение пропускной способности без роста потребления электроэнергии, что снижает углеродный след и счета за энергию.

Риски и ограничения

• Зависимость от типа модели: Не все модели ускорятся одинаково. Плотные модели могут показать прирост лишь в 2–2.5 раза, что может не оправдать затрат на внедрение сложного софта в некоторых сценариях.
• Сложность верификации: Хотя контейнер доступен, точные результаты зависят от конфигурации конкретного сервера и нагрузки, поэтому «магические» цифры из маркетинга могут не повториться в реальных условиях.