Журнал · Rit.work

tritify воспроизводит вывод LLM побитово на разных машинах

Целочисленная среда tritify получила одинаковый результат на разных процессорах и при распределённом запуске модели, которая не помещалась ни на одном узле.

Rit.work
Студия разработки
11 ноября 2026 г.2 мин чтения

Материал подготовлен автоматически по первоисточникам: ссылки на них — в конце статьи.

Один и тот же запуск модели удалось воспроизвести побитово на разных процессорах и при разделении вычислений между машинами. В препринте Pelloran Inc., который не проходил рецензирование и содержит замеры самих авторов, GLM-4.5-Air со 106 млрд параметров запустили на трёх узлах, причём ни один из них не вмещал модель целиком. Результат совпал с односерверным эталоном по контрольной сумме SHA-256, поэтому вычисления можно переносить между узлами и затем проверять.

Среда выполнения tritify заранее переводит веса в целочисленные коды, а активации квантует во время запуска без калибровочного набора. Матричные операции, нормализация, внимание и нелинейные функции выполняются в целых числах; порядок вычислений, разрядность и округление заданы явно. Плавающая точка остаётся только при подготовке весов и в эталонном пути для сравнения.

На Qwen2.5-0.5B результаты совпали между ARM и x86-64. Выбранный моделью токен совпал с эталоном в 509 из 512 позиций, а три расхождения пришлись на почти равные варианты. У Segment Anything 2.1 выбранная маска совпала попиксельно; равенство CPU и GPU показали только на отдельной операции умножения матриц, а не на полной модели.

Проверки охватили плотные языковые модели размером от 0,5 до 1,5 млрд параметров, OLMoE-1B-7B, Segment Anything 2.1 и GLM-4.5-Air. Для последней сходство с вычислением с плавающей точкой измеряли на первых 16 слоях, тогда как побитовое совпадение распределённого запуска проверили на всех 46. Воспроизводимость действует при неизменных входе и расписании: другой состав пакета или переход между предварительным заполнением и пошаговой генерацией может изменить результат квантизации.

tritify решает задачу вместимости и аудита, но не обещает ускорения: сеть добавляет задержку, а полная проверка требует повторить вычисления. Побитовое равенство также не скрывает активации от удалённого узла и само по себе не защищает от нечестного сервера. Для продукта это основа проверяемого распределённого вывода, а не готовый протокол безопасности.

Источники

Иллюстрация: рисунок из статьи «Deterministic, Reproducible Inference in Exact Integer Arithmetic, and Verifiable Distributed Inference as Its Consequence», Sayed Amir Karim (Pelloran Inc.), CC BY 4.0

Пауза в чтении

Похоже на вашу задачу?

Расскажите, что собираете. За полчаса разложим на этапы и назовём сроки — это бесплатно и ни к чему не обязывает.

Rit.work

Студия разработки

Собираем мобильные приложения и помогаем командам получать от AI реальную пользу. Основатель и команда, работаем удалённо — с клиентами в России и за рубежом.

← Ко всем материалам
Понравилось? Обсудим вашу задачу