Wie man die Skalierbarkeit der KI-Inferenzinfrastruktur validiert

+ Keysight AI Inference Builder

Test der Inferenzkapazität unter gleichzeitiger Last

Die Infrastruktur für KI-Inferenz liefert bei geringer Last oft vorhersehbare Antwortzeiten. Steigende Nutzerzahlen offenbaren jedoch ein anderes Leistungsprofil. Anfragen an große Sprachmodelle (LLM) variieren hinsichtlich Antwortlänge, Ausgabelänge und Interaktionsmuster, sodass ein einzelner Benchmark die durch produktionsnahen Datenverkehr erzeugte Nachfrage nicht abbilden kann. Mit zunehmender Anzahl gleichzeitiger Sitzungen steigt der Inferenzdurchsatz möglicherweise nicht mehr proportional an, während die Inferenzlatenz zunimmt und die Bearbeitung von Anfragen weniger konsistent wird. Diese Diskrepanz verschleiert die nutzbare Systemkapazität und erschwert die Trennung von Workload-Effekten und Infrastrukturgrenzen. Skalierbarkeitstests für KI-Inferenz machen diese Verhaltensweisen sichtbar, indem sie die angebotenen Anfrageraten und gleichzeitigen Sitzungen mit der abgeschlossenen Arbeit, der Token-Generierungsrate und der Verteilung der Antwortzeiten in Beziehung setzen. Vergleichbare Workload-Profile helfen zu erkennen, ab welchem Punkt die steigende Nachfrage die bereitgestellte Inferenzleistung übersteigt.

Die Herausforderung wird komplexer, wenn der Inferenz-Software-Stack und die zugrunde liegende Infrastruktur bei unterschiedlichen Lastniveaus unterschiedliche Einschränkungen mit sich bringen. GPU-Telemetrie kann Ressourcenengpässe aufzeigen, doch die GPU-Auslastung allein erklärt nicht, warum Anfragen langsamer werden oder der Durchsatz stagniert. Netzwerkpfade, Servicekomponenten und Unterschiede zwischen Eingabeverarbeitung und Token-Generierung können das beobachtete Verhalten beeinflussen. Die realistische LLM-Workload-Emulation verknüpft Inferenzdurchsatz und -latenz mit Infrastruktur-Telemetrie unter zunehmender Parallelität und ermöglicht es Entwicklern so, die Bedingungen für eine Sättigung zu identifizieren. Wiederholte Messungen über vergleichbare Lastprofile zeigen, ob Konfigurationsänderungen die Kapazitätsgrenze verschieben oder lediglich Verzögerungen neu verteilen. Die daraus resultierende Sicht auf nachhaltigen Durchsatz, Antwortverhalten und unterstützte Parallelität definiert einen messbaren Betriebsbereich, ohne sich auf einen isolierten Spitzenwert zu verlassen.

Skalierbarkeitslösung für KI-Inferenzinfrastruktur

Für Skalierungstests von KI-Inferenz sind repräsentative Workloads, kontrollierte Steigerungen der gleichzeitigen Nachfrage und korrelierte Messungen des Antwortverhaltens und der Systemauslastung erforderlich. Keysights AI Inference Builder unterstützt die Workload-Emulation für großen Sprachmodell-Traffic und hilft Entwicklern, Inferenzdurchsatz, Inferenzlatenz und Performance bei steigendem Anfragevolumen zu bewerten. Die Lösung integriert Messungen auf Workload-Ebene und Infrastrukturbeobachtungen in eine gemeinsame Bewertung des Systemverhaltens. Entwickler können untersuchen, ab welchem Punkt die abgeschlossene Arbeit nicht mehr proportional zur Nachfrage ansteigt, wo die Antwortzeiten inkonsistenter werden und welche Infrastrukturbedingungen mit diesen Veränderungen einhergehen. Vergleichbare Workload-Profile ermöglichen die Analyse über verschiedene Konfigurationen hinweg und helfen Teams, Kapazitätsgrenzen von Traffic-Variabilität zu unterscheiden. Diese übergeordnete Bewertung konzentriert sich auf das beobachtete Skalierungsverhalten, anstatt spezifische Hardwarekonfigurationen, Architekturintegrationen oder gemessene Leistungswerte zu bewerten. Die Ergebnisse lassen sich als Durchsatz- und Latenztrends über verschiedene Parallelitätsstufen darstellen, wobei die zugehörige Ressourcentelemetrie den Kontext für die Interpretation liefert.

Angebot anfordern