Инженерная арифметика без слёз
Представьте, что вам нужно запустить Llama 4.2 720B (выпущена в конце 2025 года) на кластере из восьми H200. Сколько оперативки съест модель с квантованием AWQ? Какой throughput ожидать при батче на 16 запросов? Сколько это будет стоить в облаке за месяц? Ответы на эти вопросы теперь не требуют недельного прототипирования — их даёт браузерный LLM Simulator за пять минут.
Что умеет эта штука на самом деле
Сила симулятора — в детализации. Это не просто калькулятор памяти, а полноценный планировщик инфраструктуры для обучения и инференса.
- Расчёт памяти с точностью до гигабайта: учитывает веса модели, оптимизаторы, градиенты, активации и даже оверхеды фреймворков (PyTorch 2.5+, TensorFlow 3.2).
- Поддержка всех современных схем квантования: GPTQ (последняя реализация AutoGPTQ 0.9.1), AWQ (автоматический поиск весов), SpQR, QuIP#. Можно сравнить, как 4-битное квантование повлияет на точность и скорость.
- Симуляция распределённого обучения: планирует pipeline, tensor и data parallelism. Показывает, как разбить модель по 8 GPU с минимальным простоем.
- Прогноз метрик производительности: Time To First Token (TTFT), Time Per Output Token (TPOT), общий throughput (токенов/сек). Учитывает latency памяти HBM3e и пропускную способность NVLink 5.
- Подбор железа под бюджет: 25 типов GPU от старых V100 до Blackwell GB200 Superchips. Сравнивает стоимость часа в AWS, Google Cloud и Azure (актуальные тарифы на Q1 2026).
Чем он лучше табличек в Excel и других калькуляторов
До симулятора инженеры либо строили монструозные Google Sheets, либо использовали отдельные утилиты вроде model-memory-usage от Hugging Face. Проблема первых — вечные ошибки в формулах. Проблема вторых — они считают только память, игнорируя throughput и стоимость.
| Инструмент | Расчёт памяти | Throughput | Квантование | Актуальность моделей |
|---|---|---|---|---|
| LLM Simulator (2026) | Да | Да, с TTFT/TPOT | GPTQ, AWQ, QuIP# | Модели 2025-2026 гг. |
| Hugging Face Calc | Да | Нет | Только базовое | До 2024 года |
| vLLM оценки | Приблизительно | Только инференс | Нет | Частично |
Главное преимущество — интеграция. Вместо того чтобы бегать между пятью разными инструментами, вы получаете единую симуляцию: от выбора модели и квантования до подсчёта счёта за облако.
Как это работает на практике
Допустим, вы строите чат-сервис на основе Mistral Large 2 (только что вышедшей в open-source). Нужно обслуживать 1000 RPS с задержкой не более 2 секунд на ответ.
- Вбиваете модель, контекстное окно (128K токенов), ожидаемый батч.
- Выбираете квантование — скажем, AWQ 4-бит для экономии памяти.
- Экспериментируете с конфигурацией GPU: 2×H200 vs 4×L40S vs кластер из 8 B200.
- Симулятор сразу показывает: первая конфигурация не потянет RPS, вторая уложится в бюджет, третья будет избыточной.
- Смотрите подробную разбивку: 45 ГБ на веса модели, 12 ГБ на KV-кэш, throughput 3400 токенов/сек.
Инструмент сохраняет историю расчётов — можно сравнить, как изменится производительность, если перейти с vLLM на TensorRT-LLM 3.0 или увеличить батч.
Симулятор не заменяет реальное тестирование. Его прогнозы точны на 85-90%, но final tuning всё равно нужен. Зато он экономит недели на первоначальное планирование.
Кому это пригодится (а кому нет)
Инструмент создан для инженеров, которым нужно принимать решения по железу. Если вы:
- ML-инженер в продуктовой команде — оцениваете, потянет ли ваш инференсный сервер новую модель. Симулятор подскажет, стоит ли переходить на квантование или докупать GPU.
- Исследователь — планируете эксперимент с дообучением Llama 3.2 на 8 A100. Узнаете, хватит ли памяти для LoRA-адаптеров и как распределить данные.
- Стартап на ранней стадии — считаете бюджет на облачную инфраструктуру. Поймёте разницу между запуском на своих серверах и аренде в Lambda Labs.
- Студент или преподаватель — изучаете, как архитектурные решения влияют на требования к железу. Отлично дополняет MicroGPT Playground для понимания внутреннего устройства моделей.
А вот если вы просто хотите потестировать промпты на разных моделях — лучше смотрите в сторону готовых коллекций промптов или пайплайнов автоматической оценки.
Что дальше? Будущее симуляторов
Разработчики обещают к середине 2026 года интеграцию с реальными метриками — симулятор будет подтягивать данные из ваших продовых логов и корректировать прогнозы. Ещё в планах — поддержка нейроморфных чипов (Intel Loihi 3) и оптических вычислений для LLM.
Уже сейчас инструмент полезен для предварительного планирования. Он не даст вам купить лишние GPU на $200 000 или запустить модель, которая не влезет в память. В мире, где новые архитектуры выходят каждый квартал, а цены на облака прыгают на 30%, такая симуляция становится must-have навыком для любого инженера, работающего с большими моделями.
