AI PC: хайп проти реальних змін архітектури — що справді важливо у 2026

October 25, 2025 • February 3, 2026 • Читання: 4 хв • Views: 0

Було корисно?

Тепер ваш ноутбук може «робити ШІ». Чудово. Справжнє питання — чи може він робити ваш ШІ — надійно, швидко, не перегріваючись і без перетворення SSD на пам’ять про write-amplification.

Якщо ви керуєте флотом пристроїв, створюєте додатки або просто хочете, щоб ваш дорогий новий пристрій почувався як апгрейд, а не як маркетинговий експеримент, потрібно відокремити наліпку («NPU всередині!») від архітектурних змін, які дійсно мають значення: пропускна здатність пам’яті, поведінка єдиної пам’яті, теплові рамки, затримки зберігання під змішаним IO, зрілість драйверів і як інференсні конвеєри поводяться під управлінням живлення.

Що насправді означає «AI PC» (і чого ні)

У 2026 році «AI PC» — це категорія продуктів, побудована навколо однієї архітектурної претензії: клієнтський комп’ютер може виконувати значимий ML-інференс локально, у реальному часі, з прийнятним енергоспоживанням, з прийнятною затримкою й із стеком програмного забезпечення, який звичайна людина зможе встановити без виклику екзорциста драйверів.

Маркетингова дефініція простіша: існує NPU, і в ОС є AI-фічі. Це не неправильно, але неповно у тих аспектах, що вас підведуть.

Ось операційна дефініція, яка реально прогнозує, чи будуть користувачі задоволені:

Різноманіття обчислень: CPU, GPU, NPU і іноді блоки DSP можуть виконувати різні частини конвеєра.
Поведінка пам’яті: чи можна тримати ваги, KV-кеш і активації в пам’яті без пейджингу, свапингу або затримок?
Реальність IO: чи можна швидко завантажувати моделі, розумно їх кешувати й уникати руйнування затримки фоновими записами?
Термічні та енергетичні рамки: чи залишається продуктивність стабільною через 5–15 хвилин, чи вона різко падає?
Зрілість ПО: чи рантайм автоматично вибирає правильний пристрій і тип даних — чи «допомагає», роблячи хибно?

Чим AI PC не є: гарантією, що кожне «AI» навантаження швидше, дешевше або безпечніше на пристрої. Деякі навантаження краще виконувати на сервері з великими GPU, великою пам’яттю і «нудними» тепло-стабільними умовами. Деякі — краще в браузері з крихітною моделлю. Деякі взагалі не повинні існувати.

Корисне правило: якщо ваше навантаження обмежене ємністю пам’яті (великі моделі) або пропускною здатністю (багато токенів/сек), то ваш «AI PC» живе або помирає залежно від дизайну пам’яті й термальних властивостей, а не від наявності логотипа NPU.

Реальні архітектурні зміни за хайпом

Ігноруйте слогани. Архітектурні зміни — єдина причина існування цієї категорії. Але ці зміни не завжди там, куди вказує реклама.

1) Більше гетерогенних обчислень, з податком на планувальник

Сучасні клієнтські кристали — це маленький датацентр у плащі: продуктивні ядра, енергоефективні ядра, інтегрований GPU і тепер NPU зі своїми патернами доступу до пам’яті та стеком драйверів.
Це різноманіття потужне, але створює новий режим відмов: навантаження потрапляє на «не той» двигун або скаче між ними, тягнучи дані туди й назад як дитина, що тягне цеглу.

2) Енергетичні та теплові рамки тепер — архітектурні обмеження першого класу

Продуктивність в бенчмарку часто — «свіжий акумулятор, холодний корпус, оптимістичні вентилятори». Реальне використання — «дзвінок у Zoom, 14 вкладок браузера, захист кінцевої точки і ноутбук на пледі».
AI-навантаження стійкі. Стійкі навантаження показують правду: ліміти потужності, поведінку VRM і криві теплового тротлінгу.

3) Ієрархія пам’яті важить більше за сирі TOPS

Маркетинг AI PC любить TOPS, бо це чисте число. Але більшість інференсних конвеєрів обмежені:

Пропускна здатність пам’яті: як швидко рухаються ваги й KV-кеш.
Ємність пам’яті: чи вміститься модель без пейджингу або стрімінгу.
Поведінка кешу: чи не відбувається трешинг L3 і чи використовується він ефективно.
Шляхи DMA: чи NPU доступний до пам’яті ефективно, чи через вузьку «соломинку».

4) Затримка зберігання знову стає видимою для користувача

Ми роками привчали користувачів ігнорувати диск. «SSD усе вирішив». Потім ми почали завантажувати багатогігабайтні моделі, свайпити кеші, писати логи і чекпойнтити ембеддинги локально.
Раптом повільний NVMe під змішаним навантаженням робить ваш «миттєвий AI-асистент» схожим на модем dial-up з амбіціями.

5) Межа безпеки зсувається до кінцевої точки

Локальний інференс знижує ризик витоку даних у мережі в деяких випадках. Він також переміщує IP моделі, підказки й потенційно чутливі похідні дані на кінцеві точки.
Це змінює модель загроз: шифрування диска, secure boot, ізоляція облікових даних і «де живуть кеші?» стають архітектурними питаннями, а не нотатками політики.

NPU: коли вони корисні, коли ні і чому

NPU — це реальна мікросхема, не афера. А афера — це прикидатися, що вони універсально корисні.
NPU блищать, коли навантаження відповідає їхньому дизайну: щільна лінійна алгебра, передбачувані ядра, обмежена точність (INT8/INT4) і стабільні моделі, які вендори можуть оптимізувати.

NPU мають проблеми, коли:

Потрібна гнучкість: кастомні опи, дивні архітектури, швидко еволюційні моделі.
Величезні відбитки пам’яті: великі KV-кеші або велика довжина контексту.
Робоча зручність для розробника: відлагодження складніше, інструменти різняться, підтримка ядер відстає.
Потрібна пікова пропускна здатність: інтегровані або дискретні GPU все ще домінують у багатьох клієнтських сценаріях інференсу.

Практичний спосіб мислити про це:

GPU — універсальний «швидкий математичний двигун» з зрілими тулчейнами і зазвичай вищою пропускною здатністю.
NPU — «ефективний пристрій для інференсу», який може бути приголомшливим для підтримуваних моделей і жахливим для всього іншого.
CPU — шар «запасної опції плюс оркестрація». Це також те місце, де ви опиняєтесь, коли драйвери ламаються о 2:00 ранку.

Ваша мета в продакшені — не поклонятися одній прискорювачці. Ваша мета — контролювати вибір пристрою, перевіряти стабільність продуктивності і забезпечити безпечний шлях відкату.

Короткий жарт №1: демо NPU, що запускає лише одну модель — як тостер, який тостить лише один бренд хліба. Технічно вражає, операційно — образливо.

Пам’ять — вона головна: пропускна здатність, ємність, NUMA-подібні реалії

Якщо хочете зрозуміти, чому AI PC здається швидким або повільним, перестаньте питати «скільки TOPS?» і почніть питати:
Скільки байт на секунду я можу підкинути в обчислення?

Ємність: чи можна тримати модель резидентною?

Квантизована модель, що вміщується в RAM, працює як машина. Модель, що ледве вміщується — працює як комітет.
Щойно ви починаєте пейджити, ви фактично робите інференс через пристрій зберігання. Це не «локальний ШІ». Це «NVMe як RAM», і це стиль життя.

Для корпоративних флотів це перетворюється на політику закупівель. Якщо ваша цільова задача включає локальні LLM вище крихітних розмірів, ви повинні ставити ємність RAM як сувору вимогу, а не приємну опцію.

Пропускна здатність: токени/сек часто — історія пам’яті

Інференс трансформера багаторазово читає ваги і оновлює KV-кеш. Пропускна здатність важлива. Інтегровані GPU й NPU конкурують з CPU за доступ до пам’яті, і деякі дизайни справляються з цим краще за інші.
Якщо системна пам’ять спільна і ОС зайнята, ваша «акселерація ШІ» може перетворитися на «контенцію ШІ».

Затримка: інтерактивний ШІ карає застої

Люди помічають джиттер. Якщо ваш асистент зупиняється посеред фрази, бо ноутбук вирішив припаркати ядра або скинути кеші, досвід зламаний навіть якщо середня пропускна здатність виглядає нормально.
Спайки затримки приходять від управління живленням, теплового тротлінгу, тиску пам’яті і планування драйверів.

Єдина пам’ять зручна, поки ні

Дизайни з єдиною пам’яттю зменшують копії, спрощують програмування і роблять «використовувати GPU» легше. Але єдина пам’ять також означає єдину контенцію.
Якщо ви виконуєте інференс, поки браузер GPU-прискорює все підряд і ОС анімує вікна, ви можете опинитися з блокуванням на верхівці черги пам’яті і GPU.

Зберігання та IO: тихий вузький шлях, що руйнує «локальний ШІ»

Зберігання повернулося в критичний шлях. Не тому, що SSD стали гірші — тому що навантаження стали важчі й більш сплескові.
Локальні AI-робочі процеси тягнуть великі файли (ваги моделей), створюють кеші (токенайзери, скомпільовані ядра, attention-кеші для деяких додатків) і іноді зберігають ембеддинги.

Час завантаження моделі: перше враження — IO-бенчмарк

Користувачі судять про «AI PC» у перші десять секунд: натиснув кнопку, чекає завантаження моделі, дивиться, як включається вентилятор, дивується, чому ноутбук так напружується.
Послідовна пропускна здатність важлива, але також важлива затримка під змішаним IO. Якщо Defender або EDR сканує й індексує, завантаження моделей може стати непередбачуваним.

Write amplification і витривалість SSD: не гламурно, але реально

Деякі інструменти локального ШІ агресивно пишуть: повторні завантаження, розпакування, турбулентний кеш, логи, тимчасові тензори, скидовані на диск, коли RAM тісна.
Якщо ви керуєте флотом, вам варто хвилюватися про витривалість SSD і лічильники зносу SMART — не тому, що вони виходять з ладу щодня, а тому, що відмови приходять пакетами й у найгірший час.

Навантаження файлової системи та оверхед шифрування: вимірюйте, не вгадуйте

Шифрування кінцевих точок — непохитна вимога в більшості організацій. Оверхед шифрування зазвичай прийнятний на сучасних CPU, але може проявитися під час тривалого IO у поєднанні з інференсом.
Правильна позиція: вимірювати з реалістичними трасами, а потім вирішувати, чи варто змінити розташування кешів, патерни IO або пакування моделей.

Програмний стек: рантайми, драйвери й податок «це залежить»

AI PC продають як побутову техніку. Вони не побутова техніка. Це екосистеми: планувальник ОС, прошивка, драйвери, рантайм інференсу і код додатку.
Якщо будь-який шар незрілий, ви отримаєте класичний досвід: «Воно швидке на моїй машині» (тобто: одна машина, одна версія драйвера, одна температура навколишнього середовища).

Вибір пристрою — це продуктове рішення

Якщо ваш додаток іноді працює на CPU, іноді на GPU, іноді на NPU, це не гнучкість. Це рулетка.
Забезпечте явні перемикачі, розумні налаштування за замовчуванням і телеметрію, що повідомляє, який пристрій використовувався і чому.

Квантизація — це архітектурний вибір, а не тільки модельний

Квантизація INT8/INT4 може відкрити NPU і покращити пропускну здатність, але вона також може:

знизити якість у тонкий спосіб, що ламає корпоративні робочі процеси (резюме, витягування, генерація коду)
створити тягар підтримки (різні ядра для різних пристроїв)
змінити патерни пам’яті (менші ваги, але інше вирівнювання й поведінка кешу)

Драйвери й прошивка: там живе реальність «AI PC»

Оновлення прошивки можуть змінити поведінку потужності, таймінги пам’яті і стабільність прискорювачів. Оновлення драйверів можуть змінити доступність ядер і продуктивність.
Ставте це як залежність продакшену. Відстежуйте версії. Стадіюйте розгортання. Майте план відкату.

Одна цитата, що досі актуальна в світі endpoint AI:

«Надія — це не стратегія.» — Вінс Ломбарді

Цікаві факти та історичний контекст (коротко, конкретно, корисно)

TOPS увійшли в мас-маркетинг, бо стискають «інференс-можливість» в одне число, схоже на війни GHz на початку 2000-х.
Мобільні SoC доставляли NPU роками раніше за ПК, і перші перемоги були нудними: обробка камери, тригери голосу і поліпшення фото — не чатботи.
Епохи Intel MMX і пізніше AVX були ранніми «моментами AI PC»: нові векторні інструкції обіцяли прискорення, але програмному забезпеченню знадобилися роки, щоб наздогнати.
GPU стали ML-двигунами випадково: їх спроектували для графіки, а потім перепрофілювали для матричної математики. Ця випадковість створила тулчейн-зрілість, яку NPU ще наздоганяють.
Розпізнавання мовлення на пристроях було одним із перших «реальних» клієнтських інференс-наванттажень у масштабі, що рухалося латентністю і потребою приватності.
Розвиток Neural Engine від Apple нормалізував ідею, що клієнтські пристрої можуть мати виділені блоки інференсу — і що інтеграція в ОС важить так само, як і кремній.
Квантизація — це не новинка: її використовували в обробці сигналів і embedded ML роками; новизна — застосування до великих мовних моделей у споживчому масштабі.
Адаптація NVMe приховала десятиліття недбалих IO-патернів; великі локальні моделі знову висвітлюють ці патерни під фактичними очікуваннями користувачів.

Швидкий план діагностики: знайти вузьке місце за хвилини

Коли хтось каже «локальний ШІ повільний», не сперечайтесь про архітектуру на дошці. Запустіть швидку тріаж-операцію. Ви шукаєте клас вузького місця: обчислення, пам’ять, зберігання або термо/енергія.

Спочатку: визначте, який двигун насправді виконує роботу

Інференс на CPU, GPU чи NPU?
Відкат відбувається через непідтримувані опи, неправильну точність чи конфігурацію рантайму?

По-друге: перевірте термальний тротлінг і енергетичні ліміти

Чи падає частота після кількох хвилин?
Чи система на батареї або в енергозберігаючому профілі?

По-третє: перевірте тиск пам’яті та пейджинг

Чи вміщується модель у RAM/VRAM/єдину пам’ять?
Чи є значні page fault під час інференсу?

По-четверте: перевірте затримку зберігання під навантаженням

Чи повільне завантаження моделі лише при першому запуску (холодний кеш) чи при кожному запуску?
Чи фонові сканування, індексація або синхронізація навантажують диск?

По-п’яте: перевірте версії стеку ПО і ризик регресій

Зміни версій драйверів?
Оновлення рантайму?
Зміни прошивки?

Короткий жарт №2: Якщо виправлення — «перевстановіть драйвери», вітаю — ви займаєтесь артезіанським комп’ютингом.

Практичні завдання: команди, виводи, що це означає і що вирішувати

Ці приклади орієнтовані на Linux, бо це найчистіший спосіб показати архітектурну правду за допомогою інструментів, яким можна довіряти. Та сама логіка застосовується й в інших середовищах.
Запустіть це на тестовому пристрої під час відтворення проблеми: завантаження моделі, затримка першого токена, стійка генерація та паралельне «звичне» навантаження користувача (браузер + відеодзвінок).

Завдання 1: Підтвердити топологію CPU і поведінку частоти

cr0x@server:~$ lscpu | egrep 'Model name|CPU\\(s\\)|Thread|Core|Socket|MHz'
Model name:            AMD Ryzen 7 PRO 7840U w/ Radeon 780M Graphics
CPU(s):                16
Thread(s) per core:    2
Core(s) per socket:    8
Socket(s):             1
CPU MHz:               1896.000

Вивід означає: Ви бачите кількість ядер/потоків і знімок поточної частоти. Якщо MHz низький під навантаженням, ви тротлите або в енергозберігаючому профілі.

Рішення: Якщо CPU MHz залишається низьким під інференсом, перевірте профілі живлення й терміни перед тим, як звинувачувати модель.

Завдання 2: Слідкувати за частотою CPU і сигналами тротлінгу в реальному часі

cr0x@server:~$ sudo turbostat --Summary --interval 2
...
PkgWatt  CorWatt  RAMWatt   Avg_MHz  Busy%  Bzy_MHz  CPU%c1  CPU%c6
12.34    8.21     1.05      1420     68.2   2080     3.10   24.80
19.10    12.80    1.10      980      75.5   1300     2.50   40.20

Вивід означає: Падаючі Avg_MHz і Bzy_MHz при високому Busy% часто вказують на обмеження потужності/термальні. Високі C-state під навантаженням можуть сигналити про дивне планування.

Рішення: Якщо MHz спадає після короткого сплеску, ставте це як проблему тепла/потужності. Виправляйте охолодження, план живлення та ліміти стійкості.

Завдання 3: Перевірити наявність GPU і зв’язування драйвера

cr0x@server:~$ lspci -nnk | egrep -A3 'VGA|3D|Display'
03:00.0 VGA compatible controller [0300]: Advanced Micro Devices, Inc. [AMD/ATI] Phoenix1 [1002:15bf]
	Subsystem: Lenovo Device [17aa:3a6f]
	Kernel driver in use: amdgpu
	Kernel modules: amdgpu

Вивід означає: Підтверджує, який kernel driver активний. Универсальний драйвер або відсутній модуль часто означають відсутність прискорення.

Рішення: Якщо драйвер не той, що очікується, припиніть бенчмарки. Виправте драйвери спершу.

Завдання 4: Виміряти завантаженість GPU під час інференсу

cr0x@server:~$ radeontop -d - -l 3
Dumping to stdout.  Press Ctrl+C to exit.
gpu  72.11%  ee  0.00%  vgt  41.20%  ta  55.90%  sx  36.10%  sh  68.30%
gpu  10.02%  ee  0.00%  vgt  2.10%   ta  3.90%   sx  1.80%   sh  8.20%
gpu  69.44%  ee  0.00%  vgt  39.00%  ta  51.00%  sx  31.50%  sh  64.10%

Вивід означає: Спайки використання GPU корелюють з обчисленням інференсу на GPU. Якщо рівно біля нуля — ймовірно виконуєте на CPU/NPU або є простій в іншому місці.

Рішення: Якщо GPU простає, а CPU гарячий, підтвердіть вибір пристрою в конфігурації рантайму/додатку.

Завдання 5: Ідентифікувати вузли пристроїв NPU (наявність ≠ використання)

cr0x@server:~$ ls -l /dev | egrep 'accel|dri|kfd'
drwxr-xr-x  2 root root      120 Jan 13 09:12 dri
crw-rw----  1 root render 236,   0 Jan 13 09:12 kfd

Вивід означає: На багатьох системах прискорювачі експонуються через вузли пристроїв (наприклад, /dev/dri, /dev/kfd). Це лише доводить, що проводка є.

Рішення: Якщо вузли відсутні, не чекайте, що рантайм «знайде NPU». Виправляйте стек ядра/драйверів.

Завдання 6: Перевірити тиск пам’яті і активність свапу

cr0x@server:~$ free -h
               total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:            32Gi        26Gi       1.2Gi       1.1Gi       4.8Gi       3.9Gi
Swap:          8.0Gi       2.6Gi       5.4Gi

Вивід означає: Низький available плюс використання swap вказують на пейджинг. Для інтерактивного інференсу це зазвичай катастрофа для затримки.

Рішення: Якщо swap значущий під час інференсу — зменшіть розмір моделі, збільшіть RAM або змініть очікування по навантаженню. Не налаштовуйтеся навколо цього.

Завдання 7: Виявити великі page fault під час інференсу

cr0x@server:~$ pidstat -r -p 24531 1 5
Linux 6.5.0 (ai-laptop)  01/13/2026  _x86_64_  (16 CPU)

09:20:01 PM   UID       PID  minflt/s  majflt/s     VSZ     RSS   %MEM  Command
09:20:02 PM  1000     24531   1200.00     45.00  2600M  1800M   5.6   llama-run
09:20:03 PM  1000     24531    950.00     60.00  2600M  1820M   5.7   llama-run

Вивід означає: majflt/s — це великі фолти, що потребують дискового IO. Якщо це число ненульове під час генерації — ви застрягаєте на зберіганні.

Рішення: Великі фолти під час стабільного інференсу означають «модель не вміщується» або «система під тиском пам’яті». Виправляйте пам’ять спершу.

Завдання 8: Виміряти затримку диска під змішаним навантаженням

cr0x@server:~$ iostat -xz 1 3
Linux 6.5.0 (ai-laptop)  01/13/2026  _x86_64_  (16 CPU)

avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
          32.14    0.00    5.12    9.80    0.00   52.94

Device            r/s     rkB/s   rrqm/s  %rrqm r_await rareq-sz     w/s     wkB/s   w_await wareq-sz  aqu-sz  %util
nvme0n1         85.0   92160.0     2.0    2.3   18.40  1084.2     44.0   16384.0   22.10   372.4    2.10   88.0

Вивід означає: r_await і w_await показують середню затримку. Високий await разом з високим %util означає, що диск насичений або затриманий контенцією.

Рішення: Якщо await стрибає під час інференсу/завантаження моделі — шукайте фоновий IO (синхронізатори, AV-сканування) і розгляньте переміщення кешів або стаджинг моделей.

Завдання 9: Визначити, які процеси б’ють по диску

cr0x@server:~$ sudo iotop -b -n 3 -o
Total DISK READ: 95.20 M/s | Total DISK WRITE: 18.10 M/s
  PID  PRIO  USER     DISK READ  DISK WRITE  SWAPIN  IO>    COMMAND
1832  be/4  root       0.00 B/s  12.40 M/s   0.00 %  9.20 %  updatedb.mlocate
24531 be/4  cr0x      92.10 M/s   1.20 M/s   0.00 %  6.10 %  llama-run --model /data/models/...

Вивід означає: Показує IO-хогів. Якщо індексаційні задачі або синхронізатори конкурують із завантаженням моделей, користувачі це відчують.

Рішення: Якщо «корисні фонові задачі» перетинаються з інференсом — розкладіть їх або обмежте. Не кажіть користувачам «просто почекайте».

Завдання 10: Підтвердити тип файлової системи й опції монтування (продуктивність + надійність)

cr0x@server:~$ findmnt -no SOURCE,FSTYPE,OPTIONS /data
/dev/nvme0n1p3 ext4 rw,relatime,discard,errors=remount-ro

Вивід означає: Ви бачите FS і опції. Деякі опції (наприклад, агресивний discard) можуть вплинути на затримку на певних дисках і ядрах.

Рішення: Якщо бачите спайки затримки і discard увімкнено — протестуйте з плановим fstrim замість цього. Вимірюйте, не покладайтеся на фольклор.

Завдання 11: Перевірити здоров’я NVMe і індикатори зносу

cr0x@server:~$ sudo smartctl -a /dev/nvme0 | egrep 'Percentage Used|Data Units Written|Media and Data Integrity Errors|Power Cycles'
Percentage Used:                    6%
Data Units Written:                 18,442,113 [9.44 TB]
Media and Data Integrity Errors:    0
Power Cycles:                       122

Вивід означає: «Percentage Used» — грубий індикатор зносу. Швидке зростання в масштабі флоту може вказувати на турбулентність кешу або погану поведінку інструментів.

Рішення: Якщо знос росте несподівано — аудитуйте кеші/логи, перемістіть шляхи з інтенсивними записами і встановіть політики зберігання.

Завдання 12: Перевірити тепловий хедрум і прапорці тротлінгу

cr0x@server:~$ sudo sensors
k10temp-pci-00c3
Adapter: PCI adapter
Tctl:         +92.5°C

amdgpu-pci-0300
Adapter: PCI adapter
edge:         +88.0°C
junction:     +101.0°C

Вивід означає: Температури біля граничних значень платформи викликають тротлінг. Junction temps важливі для стійких GPU-навантажень.

Рішення: Якщо температури високі під час інференсу, перевірте стабільність продуктивності з часом. Розгляньте політику охолодження, докінг або обмеження навантаження.

Завдання 13: Спостерігати використання CPU на процес і дивності планування

cr0x@server:~$ top -H -p 24531 -b -n 1 | head -n 15
top - 21:23:10 up  3:41,  1 user,  load average: 12.44, 10.90, 8.12
Threads:  42 total,  16 running,  26 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
%Cpu(s):  72.0 us,  6.0 sy,  0.0 ni,  9.0 id,  13.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
  PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU  %MEM     TIME+ COMMAND
24531 cr0x      20   0 2620.0m   1.8g  12800 R  340.0  5.8   3:12.11 llama-run
24560 cr0x      20   0 2620.0m   1.8g  12800 R  195.0  5.8   1:28.32 llama-run

Вивід означає: Високий wa (IO wait) вказує на контенцію зберігання. Кілька гарячих потоків вказують на CPU-завантаження інференсу.

Рішення: Якщо IO wait високий — ганяйтеся за зберіганням. Якщо CPU насичений без активності GPU/NPU — виправте використання пристрою або прийміть обмеження CPU.

Завдання 14: Заміряти час завантаження моделі і затримку першого токена (дешево, але показово)

cr0x@server:~$ /usr/bin/time -f "elapsed=%e user=%U sys=%S" ./llama-run --model /data/models/q4.gguf --prompt "hello" --tokens 1
hello
elapsed=7.82 user=1.21 sys=0.88

Вивід означає: Якщо elapsed високий, а user CPU час низький — ви чекаєте на IO або ініціалізацію (компіляція ядер, прогрів кешів).

Рішення: Якщо перший запуск повільний, а другий швидкий — прогрівайте кеші або доставляйте скомпільовані артефакти. Якщо кожен запуск повільний — виправляйте зберігання/фонові скани.

Три корпоративні міні-історії з польових боїв

Міні-історія 1: Інцидент через хибне припущення («NPU = швидко»)

Середня компанія розгорнула «локального асистента для нотаток з нарад» на ноутбуках керівництва. Ідея проста: аудіо лишається на пристрої, транскрипція й підсумок робляться локально, нічого чутливого в хмару не потрапляє. Безпека це полюбила. Закупівлі це полюбили. Демо це полюбило.

Перший тиждень — звернення в саппорт з’явилися закономірно: «Асистент гальмує мій ноутбук під час дзвінків». Дехто скаржився на рев вентиляторів, дехто — що додаток «інколи працює, інколи повзає». Команда вважала, що NPU виконує важку роботу, і зосереджувалась на UI-багах.

SRE нарешті профілював одну машину під час відтворення. Рантайм таємно відкатувався на CPU, бо один препроцесінг-оператор не підтримувався на NPU-бекенді. NPU був, але конвеєр — ні. Тим часом CPU вже був зайнятий конференцією і захистом кінцевої точки.

Виправлення не було героїчним. Вони розділили конвеєр: підтримувані опи на NPU, непідтримувані — на GPU, а CPU лише оркестрував. Також додали стартовий self-test, що звітував, який пристрій обрано і чому. Кількість звернень швидко впала — не тому, що NPU став кращим, а тому, що зникло припущення.

Урок: «має NPU» ≠ «ваше навантаження використовує NPU». Якщо не перевіряти вибір пристрою в продакшені — ви займаєтесь вірою, а не інженерією.

Міні-історія 2: Оптимізація, що відкотилася (кешування моделей як write-amplifier)

Інша організація створила внутрішнього асистента для розробників, що тягнув моделі й ембеддинги локально, щоб зменшити серверні витрати. Доброякісний інженер ввів «агресивне кешування»: передвантажувати кілька варіантів моделей і постійно їх оновлювати у фоновому режимі, щоб розробники завжди мали останнє.

Це працювало — на одному девбоксі. У флоті ноутбуки почали показувати підвищену частоту «проблем продуктивності з диском», і скарги на батарею зросли. Декілька машин навіть досягли порогів SMART зносу набагато раніше, ніж очікувалося. Ніхто не пов’язував це з асистентом, бо асистент «не працював», коли відбувалися відмови.

Причина була в менеджері кешу. Він працював як сервіс у фоні, прокидаючись при зміні мережі, перевіряючи хеші, переписуючи великі бінарні об’єкти і породжуючи бурю маленьких метаданих. Проблема була не лише в смузі пропускання; це була затримка і постійні пробудження, що не давали переходити в глибокі стани сну.

Відкат був простий: зупинити фонові оновлення, кешувати лише по одній моделі на цільовий клас, впровадити content-addressed store з дедупом і політиками зберігання. Також перемістили кеші в місце, виключене з деяких індексаційних операцій, узгодивши це з безпекою.

Урок: «Оптимізувати кешуванням» може бути пасткою на кінцевих точках. Ви можете обміняти серверні витрати на знос SSD, розряд батареї й гнів користувачів. Рахунок приходить пізніше — з відсотками.

Міні-історія 3: Сумна, але правильна практика, що врятувала ситуацію (поетапні оновлення драйверів)

Глобальне підприємство стандартизувало набір AI-спроможних ноутбуків. Продуктивність була прийнятна, кілька додатків були явним чином налаштовані для GPU і NPU. Потім тихо прилетіло оновлення драйвера — звичайним шляхом через канал оновлень. Наступного ранку один регіон повідомив про переривчасті падіння локального інференсу.

У менш дисциплінованій організації це перетворюється на хаос: всі оновлюються, у всіх ламається, і канал інцидентів стає живим відтворенням заперечення. Ця команда мала нудну, прекрасну практику: поетапні розгортання з канарками і дашбордом, що корелює збої додатків з версіями драйверів.

Кільце канарок загорілося через кілька годин. Вони заморозили розгортання, закріпили попередній драйвер і ввели політику, що блокує проблемну версію, поки не буде підтверджено виправлення. Більшість співробітників навіть не помітили; єдина драма — трохи засмучений продакт-менеджер.

Постмортем виявив регресію в шляху компіляції ядра для одного квантизованого оператора. Ключовий результат не в хитромудрих обхідних рішеннях — а в тому, що дисципліна версій запобігла аварії на весь флот.

Урок: endpoint AI залежить від драйверів так само, як сервери залежать від ядер. Ставтеся до них з такою ж повагою: кільця, метрики, відкат і паперовий слід.

Поширені помилки: симптом → корінь → виправлення

1) Симптом: «Перший токен займає вічність; наступні токени нормальні»

Корінь: завантаження й ініціалізація моделі (IO, розпакування, компіляція ядер, прогрів кешу).
Виправлення: прогрівайте у холості періоди, доставляйте скомпільовані ядра де можливо, тримайте моделі локально з розумним кешуванням і явно вимірюйте холодні vs теплі запуски.

2) Симптом: «Швидко перші 30 секунд, потім повільніше й повільніше»

Корінь: тепловий тротлінг або примусове застосування лімітів потужності під стійким навантаженням.
Виправлення: перевірте стійку продуктивність; налаштуйте профіль живлення; забезпечте адекватне охолодження; розгляньте менші моделі або нижчі швидкості батчу/токенів.

3) Симптом: «CPU на максимумі, GPU простає, NPU нібито є»

Корінь: відкат бекенду через непідтримувані опи, неправильний dtype, відсутність підтримки драйвера/рантайму або некоректна конфігурація.
Виправлення: логувати вибір пристрою, закривати виконання для непідтримуваних бекендів, додати перевірки можливостей рантайму і закріпити відомо хороші версії.

4) Симптом: «Система підлагує, аудіо тріщить під час локального інференсу»

Корінь: спільна контенція ресурсів (планування CPU, пропускна здатність пам’яті, конфлікт черг GPU) з реальним часом.
Виправлення: резервуйте ядра, пріоритезуйте аудіопотоки, обмежте використання інференсу або відвантажте на інший двигун; уникайте важкого інференсу під час дзвінків.

5) Симптом: «Завантаження моделей сильно відрізняються на ідентичних машинах»

Корінь: фоновий IO (AV/EDR скани, індексація, синхронізація), різні версії прошивки/драйверів або рівень заповнення диска, що впливає на поведінку SSD.
Виправлення: контролюйте фонові завдання, стандартизуйте версії, моніторьте здоров’я SSD і тримайте достатній вільний простір для GC SSD.

6) Симптом: «Регресія якості після ‘апгрейду продуктивності’»

Корінь: агресивніша квантизація, різні ядра або змінена токенізація/варіант моделі.
Виправлення: ставте квантизацію як продуктову зміну: A/B-тестування, набори регресійних тестів і перемикач «режим якості».

7) Симптом: «Життя батареї падає, коли ввімкнені AI-фічі, навіть у режимі очікування»

Корінь: фоні сервіси моделей часто прокидаються, цикли верифікації кешу, телеметрія або постійна обробка сенсорів.
Виправлення: додайте backoff, коалесціюйте роботу, вимикайте фонові оновлення на батареї і вимірюйте пробудження та IO у часі.

8) Симптом: «Знос SSD росте швидше, ніж очікувалося»

Корінь: турбулентність кешу, повторні завантаження/розпакування моделей, сховища ембеддингів без політик зберігання, надмірне логування.
Виправлення: content-addressed кещі з дедупом, ліміти зберігання, менше переписів і періодичне прибирання. Моніторьте SMART на масштабі флоту.

Чеклісти / покроковий план

Чекліст A: Купівля або стандартизація «AI PC» для підприємства

Визначте цільові навантаження (транскрипція, підсумування, допомога з кодом, покращення зображень) і чи вони інтерактивні чи пакетні.
Встановіть мінімальну політику RAM на основі розмірів моделей, які ви справді будете розгортати, а не того, що вміщується в слайд.
Вимагайте тестів стійкої продуктивності (10–20 хвилинні прогони) під реалістичним користувацьким навантаженням, а не лише один прохід бенчмарку.
Перевірте поведінку зберігання: час холодного завантаження моделі, затримка при змішаному IO і доступність звітів про здоров’я SSD.
Вимагайте керування версіями: можливість закріплювати й відкатувати драйвери/прошивку і поетапні релізи по кільцях.
Огляд моделі безпеки: де живуть моделі, підказки/кеші/логи, вимоги щодо шифрування і як дані знищуються при відключенні співробітника.

Чекліст B: Виведення фічі інференсу на пристрої

Зробіть вибір пристрою явним і логувати його: CPU/GPU/NPU, dtype і причини відкату.
Побудуйте перевірку можливостей при старті: підтримувані опи, доступна пам’ять, версії драйверів/рантайму.
Вимірюйте холодні та теплі шляхи: затримка першого токена і стабільні токени/сек окремо.
Проєктуйте кеші свідомо: що кешувати, де, політика витіснення і бюджет записів.
План на відмову: пошкоджений кеш, часткові завантаження, регресії драйверів — обробляйте витончено.
Поважайте конкуренцію потоків: обмежуйте інференс, поступайте місце реальному часу і добре поводьтеся на батареї.

Чекліст C: Операції флоту для AI PC (нудно, правильно, ефективно)

Інвентаризація: RAM, тип зберігання, прошивка, версії драйверів, наявність прискорювачів.
Розгортання по кі́льцях для оновлень ОС, драйверів і змін рантайму інференсу.
Телеметрія, на яку можна діяти: використаний пристрій, токени/сек, затримка першого токена, OOM-події, лічильники тротлінгу якщо є.
Перевірки здоров’я зберігання кінцевих точок: SMART-знос, пороги вільного простору, вибірки затримки IO.
Runbook-и: чіткі кроки для «повільно», «падіння», «розряд батареї», «модель не завантажується».

FAQ

1) Чи завжди NPU швидший за GPU для локальних LLM?

Ні. NPU можуть бути енергоефективнішими для підтримуваних моделей і точностей, але GPU часто перемагають за пропускною здатністю і зрілістю інструментів. Вимірюйте ваш конкретний конвеєр.

2) Чому TOPS не корелює з токенами/сек?

TOPS вимірює пікову математику в ідеальних умовах. Токен/сек залежить від пропускної здатності пам’яті, поведінки кешу, ефективності ядер, довжини послідовності і тротлінгу. Ваше вузьке місце зазвичай не в «математиці».

3) Який апаратний специфікат слід пріоритезувати для корпоративного «AI PC» стандарту?

Спочатку ємність RAM і стійка поведінка потужності, потім затримка зберігання під навантаженням, потім можливості GPU/NPU. Швидкий прискорювач без достатньої пам’яті — генератор розчарувань.

4) Якщо модель вміщується в RAM, я в безпеці від різких падінь продуктивності?

Безпечніше, але не гарантовано. Ви все ще можете зіткнутися з контенцією пропускної здатності, тепловим тротлінгом або конфліктом черг GPU. «Вміщується в RAM» запобігає найгіршим спайкам затримки від пейджингу.

5) Чи варто запускати моделі з мережевого сховища, щоб зекономити місце на диску?

Уникайте цього для інтерактивного інференсу. Мережева затримка і джиттер прямо витечуть у досвід користувача. Якщо потрібно — стадійте локально з перевірками цілісності і лімітами зберігання.

6) Чи локальний інференс автоматично покращує приватність?

Він знижує експозицію до мережевого витоку, але збільшує слід даних на кінцевій точці. Підказки, кеші і похідні артефакти все ще потребують політик, шифрування і очищення.

7) Чому ідентичні моделі ноутбуків поводяться по-різному?

Прошивка і версії драйверів, фонові сервіси, рівень заповнення SSD, варіації теплопасти і профілі живлення. «Той самий SKU» ≠ «ті самі умови виконання».

8) Яка найпоширеніша причина, чому «акселерація NPU» тихо не відбувається?

Непідтримувані оператори або dtypes, далі — неправильна конфігурація рантайму. Якщо ваша телеметрія не записує причини відкату, ви не знайдете це швидко.

9) Чи завжди варто квантизувати?

Для багатьох on-device сценаріїв — так, бо це зменшує відбиток пам’яті і дозволяє прискорювачам працювати. Але це може погіршувати якість. Розглядайте це як продуктовий компроміс, а не як стандарт.

10) Який найпростіший спосіб зрозуміти, що я IO-bound під час інференсу?

Слідкуйте за великими page fault (pidstat -r) і IO wait (iostat/top). Якщо будь-яке з них високе під час стабільної генерації — ви не по обчисленнях.

Висновок: що робити далі (і що припинити робити)

Категорія AI PC не фіктивна. Хайп просто спрямований на неправильний шар. Архітектурний зсув не в «тепер є NPU». Зсув у тому, що кінцеві точки тепер запускають стійкі, пам’яттєво-ненажерливі навантаження, які знову роблять важливими тепло, IO і дисципліну драйверів.

Практичні кроки:

Перестаньте купувати по TOPS. Купуйте, базуючись на стійкій продуктивності, RAM і валідації робочих навантажень.
Інструментуйте вибір пристрою. Якщо не можете довести CPU vs GPU vs NPU використання — ви не зможете це експлуатувати.
Запускайте холодні/теплі бенчмарки. Завантаження моделі — це досвід користувача. Ставте це в рангу метрик.
Вимірюйте й керуйте IO. Фонові сервіси й турбулентність кешу тихо вам зіпсують життя.
Впровадьте розгортання драйверів/прошивки по кільцях. Це різниця між «невеликою регресією» і «інцидентом на весь флот».
Бюджетуйте пам’ять. Якщо дорожня карта передбачає більші локальні моделі — RAM не опціональна. Це архітектура.

Якщо ви розгортаєте on-device AI у реальному світі, ваша задача — зробити його нудним. Нудно означає передбачувана затримка, стабільна продуктивність після десяти хвилин і машина, що й далі поводиться як ноутбук. Оце і є справжня функція «AI PC».