如何验证 AI 推理延迟

索取报价

查看解决方案简介

+ KAI 推理构建器

尽早发现延迟限制

验证人工智能（AI）推理延迟是一项艰巨的任务，因为生产环境部署必须同时处理并发用户、长上下文提示以及多轮对话，而非孤立的基准测试请求。这些工作负载条件可能会增加响应延迟、降低吞吐量、导致请求丢失或延迟，并造成图形处理单元（GPU）资源在推理管道的不同阶段利用率不均，因此仅凭合成测试难以预测实际性能。

要有效验证 AI 推理延迟，需要能够模拟真实工作负载的、可重复的测试方案，该方案需反映实际的提示词行为、用户并发情况及响应模式，同时在整个技术栈中衡量对时间敏感的性能指标。工程师需要能够清晰掌握诸如“首次令牌生成时间”、“最后令牌生成时间”、“每秒令牌数”、“缓存利用率”以及“GPU 遥测数据”等指标，从而在接近生产环境的条件下识别瓶颈、评估可扩展性极限，并了解基础设施设计决策如何影响用户体验。

AI 推理延迟解决方案

要测试和验证 AI 推理延迟，需要生成能够真实反映用户在持续和突发需求下与大型语言模型（LLM）应用程序交互情况的工作负载。Keysight AI 构建器（Keysight AI Builder）使工程团队能够大规模模拟高保真推理流量，将推理原生指标与系统级遥测数据相关联，并揭示计算、内存、缓存、网络和编排层中的延迟瓶颈，从而在生产部署前优化 AI 推理基础设施。

索取报价