PCIe 4.0 x8/x8 vs x16/x16 for Dual GPUs: Does Bandwidth Choke Local LLM Tensor Parallelism?
📌 The Executive Verdict: Does PCIe 4.0 x8/x8 Choke Dual-GPU Inference? In dual-GPU workstations running local LLMs under tensor parallelism (such as…
Testing & QA
⚑ Report a ProblemLatest Testing & QA news from Tech News
All topics
agents
ai
api
architecture
automation
backend
beginners
career
claude
cybersecurity
devchallenge
devops
discuss
javascript
llm
machinelearning
mcp
node
opensource
performance
productivity
programming
python
security
showdev
softwareengineering
testing
tutorial
typescript
webdev
Gemma 4 on Amazon SageMaker: QAT Weights Decode 2.05x Faster Than bf16 on One L4
This article gives a short background on Amazon SageMaker real-time endpoints, then measures Gemma 4 E2B's quantization-aware trained (QAT) checkpoi…
Gemma 4 on Amazon SageMaker: QAT Weights Decode 2.05x Faster Than bf16 on One L4
This article gives a short background on Amazon SageMaker real-time endpoints, then measures Gemma 4 E2B's quantization-aware trained (QAT) checkpoi…
Gemma 4 on a Tesla T4, Part 2: The Minimum GCE VM and a Script to Drive It
This article provides a step by step deployment guide for **Gemma 4 E2B * to a Tesla T4 hosted GPU enabled system. A suite of Python MCP tools is bu…
Gemma 4 on a Tesla T4: QAT Weights Decode 1.79x Faster Than bf16
This article provides a step by step deployment guide for **Gemma 4 E2B * to a Tesla T4 hosted GPU enabled system. A suite of Python MCP tools is bu…
FastMCP Is Now MCPServer: Migrating a Python MCP Server to the MCP SDK 2.x
This article provides a step by step migration guide for a Python MCP server from the MCP Python SDK 1.x ( FastMCP ) to 2.x ( MCPServer ), followed…
KV Cache on 16 GB GPUs: Making Long Context Actually Fit
A model can advertise a 128K context window and still fail at 40K tokens on a 16 GB GPU. The architecture ceiling never promised that weights, KV ca…
Serving Gemma4 with Rust on vLLM 🦀
This tutorial walks through installing and setting up the Rust toolchain for vLLM on an AWS EC2 G5g instance — Graviton2 (aarch64) with an NVIDIA T4…
Installing Rust for vLLM on Graviton: a G5g walk-through 🦀
This tutorial walks through installing and setting up the Rust toolchain for vLLM on an AWS EC2 G5g instance — Graviton2 (aarch64) with an NVIDIA T4…
Running Gemma 4 on EC2 G5g: Graviton2 AMD with NVIDIA GPU
A field report on serving Google's Gemma 4 E2B on AWS EC2 **G5g * — a Graviton2 (aarch64) host with an NVIDIA T4G (Turing, SM 7.5) GPU. Three obstac…
Hermes c локальными LLM vs GigaCode: сравниваем агентов на реальных PHP/Symfony-задачах
На YouTube очень часто мне попадаются видео, где сравнивают разные LLM для вайбкодеров: сделай 3D-аквариум с рыбками, напиши игру, слепи лендинг. Но…
Self-hosting a lite agent backend on one TPU: Gemma 4 E2B + vLLM on a v5e-1
Self-hosting a lite agent backend on one TPU chip A single Google Cloud TPU v5e chip — 16 GB of HBM, about $0.58/hour on spot — will serve google/ge…
Ускорение инференса энкодерной guard‑модели: TensorRT, Triton, vLLM, Ray Serve
Когда в системе есть узел между LLM и пользователем его скорость также важна, как и скорость самой LLM. Когда этот узел сам является модел…
Локальный запуск LLM для SOC: сколько инцидентов обработает одна GPU? Часть 2
Всем привет! На связи Сергей Иванов, аналитик технологий машинного обучения R‑Vision. В первой части эксперимента мы выяснили, как на …
What 90% Line-Rate Utilization on a Single 100GbE Port Means: Analyzing Network Bottlenecks in Inference Storage
In LLM inference clusters, the core bottleneck for KV Cache storage acceleration often lies not in the storage medium itself, but in network bandwid…
Gemma 4 E2B on a Single TPU v6e Chip: A Serving Deep Dive
Measured 2026-07-21 on vllm/vllm-tpu:nightly (vLLM 0.23.1rc1.dev1076), a GCE flex-start ct6e-standard-1t (one TPU v6e chip, 32 GB HBM) in europe-wes…
DSpark на двух DGX Spark: порт, баг на одну строку и бенчмарки, которые пришлось мерить заново
DeepSeek выпустил DSpark — спекулятивный декодер для V4. В окне 27–30 июня 2026 рабочего публичного пути для GB10 …
Qwen3.6-35B NVFP4 runs on one H100 — A100 owners are out
NVIDIA published nvidia/Qwen3.6-35B-A3B-NVFP4 on May 28, 2026 — a post-training FP4-quantized variant of Alibaba's 35B MoE model that fits on a sing…
Prefix caching at scale: when it saves you 80% of prefill cost, and the eviction policies that quietly turn it into 5%
Prefix caching at scale: when it saves you 80% of prefill cost, and the eviction policies that quietly turn it into 5% Your chatbot deploys 70B Llam…
KV cache quantization: what FP8/INT8 K and V actually buy you, and where they break
KV cache quantization: what FP8/INT8 K and V actually buy you, and where they break You just deployed a 70B Llama fine-tune on 8x H100s, and your se…
Как я разогнал Qwen3.6-27B до 73 токен/с в llama.cpp: параметры, которые реально работают
Локальные LLM сейчас — это действительно мощный инструмент. Они уже вплотную приблизились к проприетарным моделям вроде Claude, особенно в задачах к…
Как развернуть Mistral 7B на GPU-сервере через vLLM
Если бюджет и ресурсы ограничены, а развернуть self-hosted LLM нужно, присмотритесь к такой связке: Mistral-7B-Instruct-v0.3 + виртуальная машина с…
DGX Spark на 256K контексте: тестирую конфигурации vLLM, реальные замеры и почему NVFP4 в mainline сломан
NVIDIA продаёт спарку с лозунгом «один петафлоп на FP4». Я купил коробку, поставил vLLM, запустил инференс и получил 40 токенов в&nbs…