Per anni, la strategia relativa alle infrastrutture di IA è stata incentrata sull'addestramento. Ora il settore sta spostando l'attenzione sul modo in cui i modelli di IA rispondono alle richieste e alle domande degli utenti. Questo processo è noto come inferenza e sta assumendo un ruolo centrale.
Keysight AI (KAI) Inference Builder è stato progettato per questa nuova era. KAI Inference Builder, una soluzione di emulazione e analisi orientata all'inferenza, riproduce il comportamento dei client e delle risposte dell'IA per testare e ottimizzare l'infrastruttura di IA in condizioni di carico di lavoro realistiche. Grazie alla validazione full-stack basata sul carico di lavoro, non è più necessario accontentarsi di benchmark generici o test di carico.
L'inferenza determina l'esperienza degli utenti, pertanto la coerenza richiede una verifica in condizioni reali, non test di benchmark in laboratorio.
Applicazioni diverse mettono a dura prova le risorse di calcolo, la memoria e la latenza. Senza una verifica accurata del carico di lavoro, è difficile individuare i colli di bottiglia.
L'inferenza abbraccia la sicurezza, le reti, il recupero dei dati e l'elaborazione. È l'anello più debole a determinare le prestazioni.
Le misure di protezione e i controlli di politica influiscono sulla stabilità su larga scala. Gli operatori devono dimostrare la sicurezza e le prestazioni in condizioni di carico reale della rete.
Verifica l'intero percorso richiesta-risposta utilizzando prompt reali, condizioni di concorrenza e streaming di token. KAI Inference Builder aiuta i team a individuare i colli di bottiglia a livello di bilanciamento del carico, rete e risorse di calcolo, prima che si manifestino in produzione.
Individua i colli di bottiglia nei livelli di elaborazione GPU, memoria, cache KV, archiviazione, PCIe, RDMA e orchestrazione. In modalità "one-arm", KAI Inference Builder funge da client di inferenza su larga scala, indirizzando i carichi di lavoro in formato prompt direttamente agli stack di inferenza, consentendo così ai team di rete di individuare più rapidamente i problemi e ottimizzare le prestazioni con precisione.
Inserisci dati reali in tempo reale nello stack e analizza i dati di telemetria risultanti per capire di cosa ha bisogno il tuo sistema: maggiore memoria, una migliore pianificazione, percorsi di recupero più efficienti o un utilizzo ottimizzato della GPU. Misurando i flussi di lavoro di inferenza end-to-end, KAI Inference Builder trasforma il comportamento complesso del sistema in informazioni chiare e utilizzabili.
Non tutti i carichi di lavoro di inferenza si comportano allo stesso modo. Ecco perché KAI Inference Builder modella i modelli di prompt e le risposte dei modelli specifici per ogni settore. Grazie al supporto per il settore legale, finanziario e altri settori, KAI Inference Builder aiuta i team a generare prove specifiche per ogni carico di lavoro, a confrontare le architetture e a individuare eventuali regressioni man mano che i modelli e i modelli di prompt si evolvono.
I tempi di realizzazione delle infrastrutture di IA sono spesso limitati dalla disponibilità dell'hardware. Ecco perché KAI Inference Builder offre un'integrazione chiavi in mano con gli ambienti di digital twin NVIDIA DSX Air. KAI Inference Builder emula richieste e risposte di inferenza reali all'interno dell'ambiente di data center modellato, consentendo ai team di rete di iniziare a verificare e ottimizzare le implementazioni prima che l'infrastruttura fisica sia completamente operativa.
Che cosa sta cercando?