Проблема: 80 миллиардов параметров против 24 гигабайт памяти

Представьте себе типичную ситуацию 2026 года. У вас есть RTX 4090 с 24 ГБ памяти. Вам нужна Llama 3.1 80B или Qwen2.5 72B для серьезной работы. Стандартный подход говорит: "Невозможно". Модель не влезает даже с 4-битным квантованием. Традиционные оптимизаторы вроде vLLM или llama.cpp спотыкаются о фундаментальный барьер - слои абстракций.

Стандартные фреймворки добавляют 30-40% оверхеда. Каждый слой абстракции (Python → PyTorch → CUDA Runtime → Драйвер) крадет драгоценные такты и память. Для 80B модели это смертельно.

Проблема глубже, чем кажется. Когда вы читаете статьи про выбор LLM для STEM на 4070 Super, там сравнивают уже оптимизированные модели. Но что если сама оптимизация ограничена архитектурой фреймворков?

Решение: выбросить все лишнее и эволюционировать напрямую

Проект AbeBot (названный в честь Ады Лавлейс) предлагает радикальный подход. Вместо оптимизации через слои абстракций - генетическая эволюция машинного кода напрямую. Система работает по принципу:

Берем ядро вычислений LLM (матричные умножения, attention)
Генерируем популяцию вариантов машинного кода CUDA
Запускаем естественный отбор по скорости и памяти
Скрещиваем лучшие варианты, добавляем мутации
Повторяем тысячи поколений

💡

Ключевое отличие от компиляторов: компилятор оптимизирует по фиксированным правилам. Генетический алгоритм находит решения, которые нарушают эти правила, но работают быстрее на конкретном железе.

Это похоже на то, как работает локальная LLM для CUDA, но на уровень ниже. LLM генерирует код на C++, а здесь эволюционирует непосредственно машинные инструкции.

Как это технически работает: от ДНК до исполнения

1 Кодирование генома машинного кода

Каждый "организм" в популяции - это не текст программы, а структура данных, описывающая:

Ген	Что кодирует	Пример значения
register_allocation	Распределение регистров	[R0: input_ptr, R1: weight_ptr...]
instruction_sequence	Последовательность инструкций	LDG→FFMA→STG→SYNC
memory_pattern	Шаблон доступа к памяти	Coalesced, 128-byte aligned
parallel_config	Конфигурация параллелизма	Block(256,1,1), Grid(1024,1)

2 Фитнес-функция: выживает самый быстрый

Каждое поколение проходит через жестокий отбор. Фитнес-функция измеряет:

def calculate_fitness(kernel_code, hardware_info):
    # 1. Время выполнения (60% веса)
    execution_time = benchmark_kernel(kernel_code)
    
    # 2. Использование памяти (30% веса)
    memory_footprint = measure_memory_usage(kernel_code)
    
    # 3. Стабильность (10% веса)
    stability_score = test_for_errors(kernel_code, iterations=1000)
    
    # Штраф за использование shared memory выше доступного
    if memory_footprint.shared > hardware_info.shared_mem:
        return 0  # Немедленная смерть
    
    fitness = (1.0 / execution_time) * 0.6
    fitness += (1.0 / memory_footprint.total) * 0.3
    fitness += stability_score * 0.1
    
    return fitness

Особенность: система знает специфику RTX 4090 - 128 потоковых процессоров, 24 ГБ GDDR6X, 2.52 ГГц. Она не оптимизирует "вообще", а именно под эту карту. Как в статье про оптимизацию AI-станции на Threadripper, но автоматизированно.

3 Скрещивание и мутации: цифровой секс

Лучшие 10% популяции становятся родителями. Скрещивание работает как:

def crossover(parent1, parent2):
    child = KernelDNA()
    
    # Одноточечный кроссинговер для instruction_sequence
    crossover_point = random.randint(1, len(parent1.instructions)-1)
    child.instructions = (parent1.instructions[:crossover_point] + 
                         parent2.instructions[crossover_point:])
    
    # Равномерное скрещивание для register_allocation
    for reg in all_registers:
        if random.random() > 0.5:
            child.register_map[reg] = parent1.register_map[reg]
        else:
            child.register_map[reg] = parent2.register_map[reg]
    
    return child

Мутации добавляют случайные изменения: меняют инструкцию, перераспределяют регистры, пробуют другой шаблон доступа к памяти. Некоторые мутации летальны (генерируют невалидный код), другие дают прорывное ускорение.

Практический результат: 80B на RTX 4090

После 5000 поколений эволюции (примерно 72 часа на RTX 4090) система выдает ядра, которые:

Используют на 37% меньше памяти, чем cuBLAS
Выполняются на 22% быстрее, чем ручная оптимизация
Позволяют запускать Llama 3.1 80B с 4-битным квантованием
Токен/сек: 4.7 (против "невозможно" у стандартных подходов)

Важный нюанс: эволюционированные ядра специфичны для конкретной модели и конкретного железа. Ядро для Llama 80B на RTX 4090 не будет оптимальным для Qwen 72B на RTX 5090. Но процесс эволюции можно запустить заново.

Это решает проблему, описанную в статье про CUDA illegal instruction на RTX 5060 Ti. Вместо того чтобы чинить сломанный код, система эволюционирует новый, идеально подогнанный под архитектуру.

Подводные камни и ограничения

Звучит как магия? Почти. Но есть серьезные проблемы:

1. Время эволюции

5000 поколений - это 72 часа простоя карты. Для исследователя - приемлемо. Для продакшена - нет. Решение: предобученная библиотека эволюционированных ядер для популярных моделей.

2. Воспроизводимость

Генетические алгоритмы стохастичны. Два запуска могут дать разные результаты. Хуже того: оптимальное ядро может использовать недокументированные особенности конкретного экземпляра карты (силиконовая лотерея).

3. Безопасность

Машинный код, сгенерированный эволюцией, не проверяется человеком. Теоретически возможны скрытые уязвимости или даже преднамеренно вредоносные инструкции (если эволюцию запускает злоумышленник).

4. Порог вхождения

Система требует глубокого понимания и CUDA, и генетических алгоритмов. Это не Qwen3-Code-Next с простым квантованием. Ошибка в фитнес-функции может привести к эволюции нестабильного кода, который повреждает данные.

Сравнение с традиционными подходами

Метод	Производительность	Память	Гибкость	Сложность
PyTorch + cuBLAS	Базовая	Высокая	Высокая	Низкая
llama.cpp	Хорошая	Средняя	Средняя	Средняя
Ручная оптимизация CUDA	Отличная	Низкая	Низкая	Очень высокая
Генетическая эволюция (AbeBot)	Экстремальная	Минимальная	Очень низкая	Экстремальная

Генетическая эволюция - это специализированный инструмент для экстремальных случаев. Как RTX 6000 Pro 96GB - не для игр, а для специфичных рабочих нагрузок.

Будущее: эволюция против дизайна

Самый интересный вопрос: что найдет эволюция, что не найдет человек? В теории, генетический алгоритм может обнаружить:

Неочевидные паттерны доступа к памяти, использующие кэш L2 не так, как задумано NVIDIA
Комбинации инструкций, которые формально избыточны, но скрыто ускоряют конвейер
Способы использования shared memory как регистров (и наоборот)

Но есть и темная сторона. Эволюция может найти "чит-коды" - последовательности, которые работают только на вашем конкретном экземпляре карты, потому что в нем есть производственный дефект, который случайно ускоряет вычисления.

💡

Практический совет: если вы решите экспериментировать с генетической оптимизацией, начните с малого. Возьмите одну операцию (например, матричное умножение 4096x4096) и эволюционируйте только ее. Полный пайплайн LLM слишком сложен для первого раза.

И последнее: этот подход делает бессмысленными некоторые традиционные метрики. "Оптимизация компилятором -O3"? Эволюция найдет лучшее. "Ручная настройка по руководству NVIDIA"? Эволюция плюнет на руководство. Как DGX Spark использует игровые чипы не по назначению, так и генетическая эволюция использует инструкции не так, как задумали инженеры.

Мой прогноз на 2027 год: появятся облачные сервисы генетической оптимизации. Вы загружаете модель и получаете эволюционированные ядра под ваше железо. Это будет следующий шаг после квантования. Но пока - это территория энтузиастов, готовых рискнуть сжечь карту ради 5 дополнительных токенов в секунду.

Генетическая эволюция машинного кода: как запустить 80B модель на RTX 4090 и не сжечь карту