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Why Your Local AI Is Slow

Why Your Local AI Is Slow
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3-Second Blueprint (English)

  1. For every single token a local AI model generates, it must reread its entire weight file from memory.
  2. Dividing memory bandwidth by total model size estimates the hard ceiling on unoptimized token generation speed.
  3. An M5 Max at 614 GB/s running a 17 GB model predicts roughly 36 tokens/s and achieves about 31 tokens/s in real benchmarks.
Memory Bandwidth CeilingBandwidth / Model Size FormulaPer-Token Weight ReadsTokens per Second Benchmark

3-Sekunden-Fazit (Deutsch)

  1. Für jedes einzelne generierte Token muss ein lokales KI-Modell seine gesamten Modellgewichte erneut aus dem Speicher lesen.
  2. Speicherbandbreite geteilt durch Modellgröße ergibt die theoretische Obergrenze der Token-Geschwindigkeit ohne weitere Optimierung.
  3. Ein M5 Max mit 614 GB/s erreicht bei einem 17-GB-Modell rechnerisch rund 36 Tokens/s und im realen Benchmark etwa 31 Tokens/s.
Speicherbandbreiten-LimitFormel Bandbreite / ModellgrößeGewichtsabruf pro TokenTokens-pro-Sekunde-Benchmark

Note / Hinweis: Blueprints are AI-generated educational summaries (0% Politics · 0% Religion · 0% Brainrot) and do not constitute medical, legal, or financial advice. / KI-generierte Zusammenfassung zu Bildungszwecken – ersetzt keine medizinische, rechtliche oder finanzielle Fachberatung.