수년 동안 AI 인프라 전략은 학습(training)에 의해 정의되었습니다. 이제 업계는 AI 모델이 사용자 프롬프트와 쿼리에 어떻게 응답하는지에 초점을 맞추고 있습니다. 이 프로세스는 추론(inference)으로 알려져 있으며, 현재 핵심적인 역할을 하고 있습니다.
키사이트 AI (KAI) 추론 빌더는 이 새로운 시대를 위해 구축되었습니다. 추론 인식 에뮬레이션 및 분석 솔루션인 KAI 추론 빌더는 AI 클라이언트 및 응답 동작을 복제하여 실제 워크로드 조건에서 AI 인프라를 테스트하고 최적화합니다. 워크로드 기반의 풀 스택 검증을 통해 일반적인 벤치마크 또는 부하 테스트에 만족할 필요가 없습니다.
추론은 사용자 경험을 정의하므로, 일관성을 위해서는 실험실 기반 벤치마크가 아닌 생산과 유사한 검증이 필요합니다.
다양한 애플리케이션은 컴퓨팅, 메모리 및 지연 시간에 부담을 줍니다. 워크로드 정확한 검증 없이는 병목 현상을 격리하기 어렵습니다.
추론은 보안, 네트워킹, 검색 및 컴퓨팅에 걸쳐 있습니다. 가장 약한 연결 고리가 성능을 결정합니다.
가드레일 및 정책 제어는 대규모 환경에서 안정성에 영향을 미칩니다. 운영자는 실제 네트워크 부하에서 안전성과 성능을 입증해야 합니다.
실제 프롬프트, 동시성 및 토큰 스트리밍을 사용하여 전체 요청-응답 경로를 검증합니다. KAI Inference Builder는 팀이 로드 밸런싱, 네트워킹 및 컴퓨팅 전반의 병목 현상을 프로덕션에 나타나기 전에 발견하도록 돕습니다.
GPU 컴퓨팅, 메모리, KV-캐시, 스토리지, PCIe, RDMA 및 오케스트레이션 계층 전반의 병목 현상을 격리합니다. 원암(one-arm) 모드에서 KAI Inference Builder는 대규모 추론 클라이언트 역할을 하여 프롬프트 형태의 워크로드를 추론 스택으로 직접 구동하므로 네트워크 팀은 문제를 더 빠르게 찾아내고 정밀하게 성능을 미세 조정할 수 있습니다.
실제 프롬프트 형태를 스택에 적용하고 결과 텔레메트리를 상호 연관시켜 시스템에 더 많은 메모리, 더 나은 스케줄링, 더 강력한 검색 경로 또는 향상된 GPU 활용률 중 무엇이 필요한지 확인합니다. 종단 간 추론 워크플로우를 측정함으로써 KAI Inference Builder는 복잡한 시스템 동작을 명확하고 실행 가능한 인사이트로 전환합니다.
모든 추론 워크로드가 동일하게 작동하는 것은 아닙니다. 그렇기 때문에 KAI Inference Builder는 산업별 프롬프트 형태와 모델 응답을 모델링합니다. 법률, 금융 및 기타 산업에 대한 지원을 통해 KAI Inference Builder는 팀이 워크로드별 증명을 생성하고, 아키텍처를 비교하며, 모델 및 프롬프트 패턴이 진화함에 따라 회귀를 포착하도록 돕습니다.
AI 인프라 구축 일정은 하드웨어 가용성에 의해 제약받는 경우가 많습니다. 이러한 이유로 KAI Inference Builder는 NVIDIA DSX Air 디지털 트윈 환경과의 턴키 통합을 제공합니다. KAI Inference Builder는 모델링된 데이터 센터 환경 내에서 실제 추론 프롬프트와 응답을 에뮬레이션하여, 물리적 인프라가 완전히 구축되기 전에 네트워크 팀이 배포를 검증하고 최적화할 수 있도록 지원합니다.
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