NVIDIA merilis panduan desain yang menguraikan praktik yang mempertimbangkan perangkat keras untuk model bahasa besar. Dokumen ini berfokus pada peningkatan throughput dan responsivitas sambil mempertahankan kualitas model pada platform GPU modern.

Panduan ini menyoroti dimensi model, kuantisasi, paralelisme ahli, dan paralelisme pipeline sebagai faktor kunci yang memengaruhi efisiensi inferensi. Panduan ini juga menjelaskan bagaimana menyelaraskan struktur model dengan arsitektur GPU dapat meningkatkan pemanfaatan perangkat keras dan mengurangi biaya penerapan.

Publikasi ini merekomendasikan pemilihan bentuk model yang dipetakan secara efisien ke eksekusi GPU, mengadopsi format presisi rendah seperti NVFP4 jika sesuai, dan menyesuaikan strategi paralel dengan karakteristik beban kerja. NVIDIA juga menyebutkan TensorRT Model Optimizer dan TensorRT-LLM sebagai alat implementasi untuk pendekatan penerapan ini.