Comment évaluer la latence de l'inférence IA

Obtenir un devis
KAI Inference Builder
+ KAI Inference Builder
KAI Inference Builder
+ KAI Inference Builder

Identifier rapidement les limites de latence

La validation de la latence d'inférence de l'intelligence artificielle (IA) est un véritable défi, car les déploiements en production doivent traiter simultanément des utilisateurs en parallèle, des requêtes à contexte étendu et des conversations à plusieurs tours, contrairement aux requêtes de benchmark isolées. Ces conditions de charge de travail peuvent accroître la latence de réponse, réduire le débit, entraîner des requêtes perdues ou retardées, et se traduire par une utilisation inégale des ressources des processeurs graphiques (GPU) à travers les différentes étapes du pipeline d'inférence, rendant ainsi difficile la prévision des performances réelles à partir de tests synthétiques seuls.

Pour valider efficacement la latence des inférences IA, il est nécessaire de disposer d'une émulation de charge de travail reproductible qui reflète le comportement réel des requêtes, la concurrence entre les utilisateurs et les schémas de réponse, tout en mesurant les performances sensibles au temps sur l'ensemble de la pile. Les ingénieurs doivent disposer d'une visibilité sur des indicateurs tels que le temps jusqu'au premier token, le temps jusqu'au dernier token, le nombre de tokens par seconde, l'utilisation du cache et la télémétrie GPU afin de pouvoir identifier les goulots d'étranglement, évaluer les limites d'évolutivité et comprendre comment les choix de conception de l'infrastructure affectent l'expérience utilisateur dans des conditions proches de celles de la production.

Solution pour réduire la latence de l'inférence IA

Pour tester et valider la latence de l'inférence IA, il est nécessaire de générer des charges de travail réalistes qui reflètent la manière dont les utilisateurs interagissent avec les applications basées sur des modèles linguistiques de grande envergure (LLM) dans des conditions de demande soutenue et en pics. Keysight AI Inference Builder permet aux équipes d'ingénieurs d'émuler un trafic d'inférence haute fidélité à grande échelle, de corréler les métriques natives à l'inférence avec la télémétrie au niveau du système, et de mettre en évidence les goulots d'étranglement en matière de latence au niveau des couches de calcul, de mémoire, de cache, de réseau et d'orchestration, contribuant ainsi à optimiser l'infrastructure d'inférence IA avant son déploiement en production.
Obtenir un devis

Voir le schéma fonctionnel de la solution de réduction de la latence en inférence IA

Comment évaluer la latence de l'inférence IA

Découvrez nos produits pour réduire la latence dans l'inférence IA

Cas d'utilisation connexes

Comment simuler une congestion sur un réseau 100GE

Simuler de manière reproductible des situations de congestion, de latence et de perte sur un réseau 100GE afin de valider la résilience du réseau et des applications avant leur déploiement.

En savoir plus

Comment automatiser les tests de régression réseau

Automatisez les tests de régression réseau reproductibles dans le cadre du CI/CD à l'aide d'API de trafic ouvertes, de flux de trafic évolutifs et d'émulation de protocoles pour une validation continue.

En savoir plus

Comment valider l'interopérabilité VoIP

Valider l'interopérabilité VoIP en simulant les délais, les pertes et la gigue sur un réseau Ethernet à débits mixtes afin de mettre en évidence les points de défaillance avant le déploiement.

En savoir plus

contactez-nous logo

Contactez l'un de nos experts

Besoin d'aide pour trouver la solution qui vous convient ?

Nous contacter