AI推論インフラのスケーラビリティを検証する方法

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同時負荷下における推論容量の検証

AI推論インフラストラクチャは、軽負荷時には予測可能な応答時間を実現することが多いですが、同時ユーザー数が増加するにつれて異なるパフォーマンスプロファイルが露呈します。大規模言語モデル（LLM）のリクエストは、プロンプトの長さ、出力の長さ、インタラクションパターンが多様であるため、単一のベンチマークではプロダクション環境のようなトラフィックが生み出す負荷を捉えきれません。同時セッションが増加するにつれて、推論のスループットは比例して上昇しなくなり、一方で推論のレイテンシが増大し、リクエスト完了の一貫性が低下します。この乖離により、システムの有効容量が不鮮明になり、ワークロードの影響とインフラストラクチャの制限を切り分けることが困難になります。AI推論のスケーラビリティテストでは、要求されたリクエストレートおよび同時セッションを、完了した作業、トークン生成レート、応答時間の分布に関連付けることで、これらの挙動を可視化します。比較可能なワークロードプロファイルにより、増大する需要が提供される推論パフォーマンスを上回り始めるポイントを特定しやすくなります。

推論ソフトウェアスタックと基盤となるインフラストラクチャが異なる負荷レベルで異なる制約をもたらす場合、課題はさらに複雑になります。GPUのテレメトリによってリソースのひっ迫を露呈させることは可能ですが、GPU使用率単体では、リクエストが遅延する理由やスループットが頭打ちになる理由を説明できません。ネットワークパス、サービスコンポーネント、および入力処理とトークン生成の違いが、観測される応答を形作る要因となります。現実的なLLMワークロードのエミュレーションにより、同時実行性が高まる中で、推論スループットおよび推論レイテンシをインフラストラクチャのテレメトリと結び付け、エンジニアがどのような条件下で飽和状態が一致するかを特定できるようになります。比較可能な負荷プロファイルにわたる繰り返しの測定により、構成変更によって容量制限がシフトするのか、単に遅延が再分配されるだけなのかが示されます。結果として得られる持続的なスループット、応答時間の挙動、およびサポートされる同時実行性のビューは、単体のピークパフォーマンスの数値に依存することなく、測定可能な動作エンベロープを定義します。

AI推論インフラのスケーラビリティソリューション

AI推論のスケーラビリティテストには、代表的なワークロード、同時需要の制御された増加、および応答挙動とシステム使用率の相関測定が必要です。KeysightのAI Inference Builderは、大規模言語モデルトラフィックのワークロードエミュレーションをサポートし、エンジニアがリクエストボリュームの増加に伴う推論スループット、推論レイテンシ、およびパフォーマンスを評価できるように支援します。このソリューションは、ワークロードレベルの測定とインフラストラクチャの観測を、システム挙動の共通評価に統合します。エンジニアは、完了した作業が需要に比例して増加しなくなるポイント、応答時間の一貫性が低下するポイント、およびそれらの変化に一致するインフラストラクチャの条件を検証できます。比較可能なワークロードプロファイルは、構成間での分析をサポートし、チームが容量制限とトラフィックの変動を区別するのに役立ちます。このハイレベルな評価は、特定のハードウェア構成、アーキテクチャ統合、または測定されたパフォーマンス数値を断定することではなく、観測されたスケーリング挙動に焦点を当てています。結果は、連続する同時実行レベル全体でのスループットとレイテンシのトレンドとして表現でき、関連するリソーステレメトリが解釈のためのコンテキストを提供します。
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