Come verificare la latenza dell'inferenza dell'IA

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Individuare tempestivamente i limiti di latenza

Verificare la latenza dell'inferenza dell'intelligenza artificiale (IA) è un compito complesso, poiché le implementazioni in produzione devono gestire contemporaneamente utenti simultanei, prompt con contesti estesi e conversazioni a più turni, anziché semplici richieste di benchmark isolate. Queste condizioni di carico di lavoro possono aumentare la latenza di risposta, ridurre la produttività, causare la perdita o il ritardo delle richieste e determinare un utilizzo non uniforme delle risorse delle unità di elaborazione grafica (GPU) nelle diverse fasi della pipeline di inferenza, rendendo difficile prevedere le prestazioni reali basandosi esclusivamente su test sintetici.

Per una valida verifica della latenza nell'inferenza AI è necessaria un'emulazione ripetibile dei carichi di lavoro che rifletta il comportamento realistico dei prompt, la concorrenza degli utenti e i modelli di risposta, misurando al contempo le prestazioni sensibili al tempo lungo l'intero stack. Gli ingegneri devono poter disporre di visibilità su metriche quali il tempo fino al primo token, il tempo fino all'ultimo token, i token al secondo, l'utilizzo della cache e la telemetria della GPU, in modo da poter identificare i colli di bottiglia, valutare i limiti di scalabilità e comprendere in che modo le scelte di progettazione dell'infrastruttura influenzano l'esperienza utente in condizioni simili a quelle di produzione.

Soluzione per la latenza nell'inferenza AI

Per testare e verificare la latenza dell'inferenza AI è necessario generare carichi di lavoro realistici che rispecchino il modo in cui gli utenti interagiscono con le applicazioni basate su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) in condizioni di domanda sia costante che a picchi. Keysight AI Inference Builder consente ai team di ingegneri di emulare traffico di inferenza ad alta fedeltà su larga scala, correlare le metriche native dell'inferenza con la telemetria a livello di sistema ed evidenziare i colli di bottiglia della latenza nei livelli di elaborazione, memoria, cache, rete e orchestrazione, contribuendo a ottimizzare l'infrastruttura di inferenza AI prima della distribuzione in produzione.
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