Jahrelang wurde die Strategie für KI-Infrastrukturen durch das Training bestimmt. Nun verlagert sich der Fokus der Branche darauf, wie KI-Modelle auf Nutzeranfragen und -eingaben reagieren. Dieser Prozess wird als Inferenz bezeichnet und rückt in den Mittelpunkt.
Keysight AI (KAI) Inference Builder ist für diese neue Ära konzipiert. Als inferenzbasierte Emulations- und Analyselösung bildet KAI Inference Builder das Verhalten von KI-Clients und -Antworten nach, um die KI-Infrastruktur unter realistischen Workload-Bedingungen zu testen und zu optimieren. Dank workloadbasierter Full-Stack-Validierung müssen Sie sich nicht mehr mit generischen Benchmarks oder Lasttests zufriedengeben.
Inferenz definiert Benutzererfahrungen, daher erfordert Konsistenz eine produktionsnahe Validierung, keine laborbasierten Benchmarks.
Unterschiedliche Anwendungen beanspruchen Rechenleistung, Speicher und Latenz. Ohne eine arbeitslastgenaue Validierung ist es schwierig, Engpässe zu identifizieren.
Die Inferenz erstreckt sich auf Sicherheit, Netzwerk, Datenabfrage und Rechenleistung. Das schwächste Glied ist dasjenige, das die Leistung bestimmt.
Leitplanken und Richtlinien beeinflussen die Stabilität im großen Maßstab. Betreiber müssen Sicherheit und Leistungsfähigkeit unter realen Netzwerklasten nachweisen.
Validieren Sie den gesamten Anfrage-Antwort-Pfad mithilfe realer Eingabeaufforderungen, Parallelverarbeitung und Token-Streaming. KAI Inference Builder unterstützt Teams dabei, Engpässe in den Bereichen Lastverteilung, Netzwerk und Rechenleistung aufzudecken – bevor diese in der Produktion auftreten.
Isolieren Sie Engpässe in den Bereichen GPU-Rechenleistung, Speicher, KV-Cache, Speicher, PCIe, RDMA und Orchestrierungsschichten. Im Einarmmodus fungiert KAI Inference Builder als hochskalierbarer Inferenzclient, der promptförmige Workloads direkt in die Inferenz-Stacks einbindet, sodass Netzwerkteams Probleme schneller lokalisieren und die Leistung präzise optimieren können.
Integrieren Sie realistische Prompt-Formen in den Stack und korrelieren Sie die resultierenden Telemetriedaten, um den Systembedarf zu ermitteln: mehr Speicher, optimierte Ablaufplanung, effizientere Abrufpfade oder eine verbesserte GPU-Auslastung. Durch die Messung durchgängiger Inferenz-Workflows wandelt KAI Inference Builder komplexes Systemverhalten in klare, umsetzbare Erkenntnisse um.
Nicht jede Inferenz-Workload verhält sich gleich. Deshalb modelliert KAI Inference Builder branchenspezifische Promptformen und Modellantworten. Mit Unterstützung für Rechts-, Finanz- und andere Branchen hilft KAI Inference Builder Teams, workloadspezifische Nachweise zu generieren, Architekturen zu vergleichen und Regressionen zu erkennen, während sich Modelle und Promptmuster weiterentwickeln.
Die Zeitpläne für KI-Infrastrukturen sind oft durch die Hardwareverfügbarkeit eingeschränkt. Deshalb bietet KAI Inference Builder eine sofort einsatzbereite Integration mit digitalen Zwillingsumgebungen von NVIDIA DSX Air. KAI Inference Builder emuliert reale Inferenzaufforderungen und -antworten innerhalb der modellierten Rechenzentrumsumgebung und ermöglicht es Netzwerkteams so, Bereitstellungen zu validieren und zu optimieren, bevor die physische Infrastruktur vollständig implementiert ist.
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