Leistungsoptimierung von KI-Systemen

Entwickeln Sie strenge KI-Modell-Benchmarks und Evaluierungsframeworks, um die Leistung zu messen, Regressionen zu verfolgen und Optimierungsentscheidungen zu leiten.

Entwerfen Sie KI-Serving-Systeme mit hohem Durchsatz, die unter Last skalieren – einschließlich Lastverteilung, Replikatverwaltung und Parallelitätsoptimierung.

Maximieren Sie die KI-Workload-Leistung auf GPUs, TPUs und spezialisierten Beschleunigern durch hardwarebewusstes Tuning, Kernel-Auswahl und Speicheroptimierung.

Systematische Reduzierung der KI-API- und Inferenzkosten durch Modellauswahl, Caching-Strategien, Prompt-Kompression und intelligentes Routing.

Identifizieren Sie Leistungsengpässe von KI-Modellen mithilfe von GPU-Profilierung, Speicherverfolgung und Analyse auf Operatorebene, um gezielte Optimierungen zu steuern.

Fachkundige Beratung zu Modellquantisierungstechniken – INT8, INT4, GPTQ, AWQ, GGUF – zur Komprimierung von KI-Modellen ohne Genauigkeitsverlust.

Experte für KV-Cache-Tuning bei Transformer-Modellen – maximieren Sie Speichereffizienz, reduzieren Sie Neuberechnungsaufwand und verbessern Sie den Serving-Durchsatz.

Reduzieren Sie die LLM-Inferenzlatenz mit Expertenstrategien für Batching, Quantisierung, Caching und Optimierung der Bereitstellungsarchitektur.

Optimieren Sie KI-Prompts, um Token-Verbrauch zu reduzieren, API-Kosten zu senken und die Antwortqualität zu verbessern – ohne Änderungen am Modell oder der Infrastruktur.

Implementieren und optimieren Sie spekulatives Decoding für LLM-Inferenz – wählen Sie Draft-Modelle aus, konfigurieren Sie Akzeptanzraten und erzielen Sie signifikante Latenzgewinne.