LLM（ラージ・ランゲージ・モデル）の適用がチャットボットやコンテンツ作成など幅広い分野で増えている中、推論システムのスケーリングや最適化の理解は必須です。
NVIDIAの専門家は、LLM推論サイズの決定要素についての知見を共有し、適切なハードウェア選定やリソースのサイズを正確に把握することの重要性を説明しました。
また、オンプレミスまたはクラウドにおけるベストな展開戦略の選択についても解説。
NVIDIA NeMo推論サイズ計算ツールや、NVIDIA Tritonパフォーマンス分析器のような先進的なツールが、推論システムの測定やシミュレーション、改善を支援します。
これらの実用的なガイドラインと技術的なスキルの向上により、開発者やエンジニアは困難なAI展開シナリオに効果的に取り組み、AIイニシアティブを成功に導くことができるのです。
出典 : Strategies to Optimize Large Language Model (LLM) Inference Performance https://blockchain.news/news/strategies-optimize-llm-inference-performance