デプロイ前のAI推論の検証方法

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ハードウェア展開前の推論インフラストラクチャの検証

デジタルツイン上で計画されたデータセンター・トポロジーをモデリングすることにより、展開前のAI推論検証環境を構築します。スイッチングおよびルーティング・パス、推論サービス、セキュリティ制御、クライアントのイングレスと推論バックエンド間の意図された接続を表現します。人工知能の推論ワークロード・エミュレーションを設定して、さまざまなプロンプト長、ターン・パターン、同時ユーザーなど、現実的な大規模言語モデルのプロンプトと応答を生成します。再現可能なワークロード・プロファイルを定義し、リクエスト到着率を指定し、モデリングされたアーキテクチャをテストする前に代表的なテスト期間を選択します。各ワークロードレベルで、エンドツーエンドの応答レイテンシ、最初のトークンまでの時間、出力トークン・レート、リクエスト完了結果を記録します。利用可能な場合は、それらの推論固有の観測結果を、コンピュート、ネットワーク、およびセキュリティ層からのインフラストラクチャ・テレメトリと相関させます。アーキテクチャのバリアント間で同一のワークロード入力を使用することにより、観測された違いがプロンプト動作の変更ではなく、シミュレートされたシステム構成に起因することを確認できます。

低同時ユーザーレベルでベースラインを実行し、ワークロード分布を維持しながら制御されたステップでエミュレートされた需要を増やします。トークンスループット、テール応答レイテンシ、完了率、および提供された負荷と提供された推論容量の関係の変化を追跡します。同じモデリング環境内で候補のルーティング、セキュリティ、および推論サービスの配置を比較し、各実行の構成詳細をキャプチャします。長コンテキストおよびマルチターンセッションによってモデリングされた推論パスの需要がどのように変化するか、および応答時間の分布が広がり始める場所を調べます。統合によりシステムレベルのテレメトリが利用可能になった場合、推論の測定結果をレポートされたグラフィックス・プロセッシング・ユニット、メモリ、およびネットワーキングの動作と比較します。デジタルツインからの観測結果を、物理ハードウェアの検証が必要な結果から切り離します。テストされたワークロードの前提条件、ソフトウェアとネットワークの構成、測定の定義、および各候補の観測された限界を文書化します。これらの結果は、保証された本番パフォーマンスに関する主張ではなく、反復可能な展開前検証レコードを形成します。

導入前のAI推論検証ソリューション

展開前の推論検証には、モデリングされたインフラストラクチャ、代表的なクライアント要求、および再現可能な負荷プロファイルが必要です。このソリューションは、キーサイトのAI Inference Builderのワークロード・エミュレーションおよびアナリティクスとデジタルツイン環境を組み合わせることで、物理機器が設置される前に計画されたAIデータセンター・アーキテクチャをテストします。Inference Builderは、多様な大規模言語モデルのプロンプト・パターンをエミュレートし、ユーザーの同時実行性とプロンプト率を制御し、レイテンシとスループットの推論固有の指標をレポートします。デジタルツインは、エミュレートされた推論トラフィックが計画されたパスを通過する間、ネットワーキングとインフラストラクチャの相互作用をモデリングする場所を提供します。エンジニアは、一貫した需要で候補構成を比較し、負荷の下での応答動作の変化を検査し、スタック全体で制約が発生する場所を分析できます。最初のトークンまでの時間、出力トークン・レート、同時実行性、およびリクエスト完了動作により、比較のための測定語彙が提供されます。結果はシミュレーションモデル条件に依存し、本番環境での受け入れの前に物理的な確認が必要です。
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