如何驗證 AI 推論延遲

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及早找出延遲限制

驗證人工智慧 (AI) 推論延遲極具挑戰性，因為生產部署必須同時處理並行使用者、長上下文提示和多輪對話，而非孤立的基準測試請求。這些工作負載條件可能增加回應延遲、降低吞吐量、產生丟失或延遲的請求，並導致圖形處理單元 (GPU) 資源在推論管線的不同階段利用率不均，使得僅憑合成測試難以預測實際效能。

有效的 AI 推論延遲驗證需要可重複的工作負載模擬，以反映真實的提示行為、使用者並行性和回應模式，同時測量整個堆疊的時間敏感效能。工程師需要了解諸如首個權杖時間、最後權杖時間、每秒權杖數、快取利用率和 GPU 遙測等指標，以便他們能夠識別瓶頸、評估可擴展性限制，並了解基礎設施設計選擇在類似生產的條件下如何影響使用者體驗。

AI 推論延遲解決方案

測試和驗證 AI 推論延遲需要真實的工作負載生成，以反映使用者在持續和突發需求下如何與大型語言模型 (LLM) 應用程式互動。Keysight AI 推論建構器使工程團隊能夠大規模模擬高傳真推論流量，將推論原生指標與系統級遙測相關聯，並揭示運算、記憶體、快取、網路和協調層的延遲瓶頸，有助於在生產部署前優化 AI 推論基礎設施。
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