Introduction aux LLM
Cette page fournit un guide facile à comprendre sur les LLM (grands modèles de langage) des bases aux applications pour les passionnés d'IA.
Chapitre 12 — Service désagrégé et Kubernetes
Douzième billet du LLM Primer VI. Séparer préremplissage et décodage sur des pools GPU distincts, transporter le cache KV, et exprimer la topologie par LeaderWorkerSet, Grove et KAI.
2026-05-04
Chapitre 4 — Silicium spécialisé et ASIC pour l'IA
Quatrième billet du LLM Primer VI. Groq LPU, AWS Inferentia2, TPU v5p/v6 et Intel Gaudi 3 — où les ASIC gagnent, où ils perdent, et comment la forme de la charge tranche.
2026-04-26
Chapitre 3 — GPU de centre de données pour l'IA générative
Troisième billet du LLM Primer VI. H100, H200, B200, L40S, MI300X — lus comme des profils de bande passante et de VRAM plutôt que par le chiffre de FLOP/s sur la fiche.
2026-04-25
LLM Primer VI — Introduction de la série & index
Introduction à la tournée chapitre par chapitre du LLM Primer VI : Mettre à l'échelle les systèmes IA. L'inférence LLM traitée comme une discipline d'ingénierie où bande passante mémoire, ordonnancement et lignes de facture se rencontrent.
2026-04-22