長年、AIインフラ戦略はトレーニングによって定義されていました。現在、業界はAIモデルがユーザーのプロンプトやクエリにどのように応答するかに焦点を移しています。このプロセスは推論として知られており、中心的な役割を担っています。
キーサイトAI (KAI) Inference Builderは、この新しい時代のために構築されました。推論対応のエミュレーションおよび分析ソリューションであるKAI Inference Builderは、AIクライアントと応答の動作を再現し、現実的なワークロード条件下でAIインフラストラクチャをテストおよび最適化します。ワークロードベースのフルスタック検証により、一般的なベンチマークやロードテストで妥協する必要はありません。
推論はユーザーエクスペリエンスを決定するため、一貫性にはラボベースのベンチマークではなく、本番環境に近い検証が必要です。
さまざまなアプリケーションが、コンピューティング、メモリ、およびレイテンシに負荷をかけます。ワークロードに正確な検証がなければ、ボトルネックを特定することは困難です。
推論はセキュリティ、ネットワーキング、検索、コンピューティングにわたります。最も弱いリンクがパフォーマンスを決定します。
ガードレールとポリシー制御は、大規模な安定性に影響を与えます。オペレーターは、実際のネットワーク負荷の下で安全性と性能を証明する必要があります。
実際のプロンプト、同時実行性、およびトークンストリーミングを使用して、完全なリクエスト‑レスポンスパスを検証します。KAI Inference Builderは、ロードバランシング、ネットワーキング、およびコンピューティングにおけるボトルネックが本番環境で発生する前に、チームがそれらを発見するのに役立ちます。
GPUコンピューティング、メモリ、KVキャッシュ、ストレージ、PCIe、RDMA、オーケストレーションレイヤー全体にわたるボトルネックを特定します。ワンアームモードでは、KAI Inference Builderは大規模な推論クライアントとして機能し、プロンプト形式のワークロードを推論スタックに直接投入することで、ネットワークチームが問題をより迅速に特定し、パフォーマンスを正確に微調整できるようにします。
実際のプロンプト形状をスタックに投入し、結果として得られるテレメトリを関連付けて、システムが必要とするもの（より多くのメモリ、より良いスケジューリング、より強力な検索パス、またはGPU使用率の向上など）を確認します。エンドツーエンドの推論ワークフローを測定することで、KAI Inference Builderは複雑なシステム動作を明確で実用的な洞察に変えます。
すべての推論ワークロードが同じように動作するわけではありません。そのため、KAI Inference Builderは業界固有のプロンプト形状とモデル応答をモデル化します。法律、金融、その他の業界をサポートすることで、KAI Inference Builderは、モデルとプロンプトパターンが進化するにつれて、チームがワークロード固有の証明を生成し、アーキテクチャを比較し、回帰を検出するのに役立ちます。
AIインフラストラクチャのタイムラインは、多くの場合、ハードウェアの可用性によって制約されます。そのため、KAI Inference BuilderはNVIDIA DSX Airデジタルツイン環境とのターンキー統合を提供します。KAI Inference Builderは、モデル化されたデータセンター環境内で実際の推論プロンプトと応答をエミュレートし、物理インフラストラクチャが完全に整う前に、ネットワークチームが展開の検証と最適化を開始できるようにします。
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