- 大規模言語モデル（LLM）の進化に伴い、エンタープライズはスループットとレイテンシーを最適化し、AIアプリケーションの効率とユーザーエクスペリエンスを向上させることに焦点を当てている。
- スループットは、時間当たりの成功した操作の数を測定し、ユーザー要求を同時に処理する際に重要である。
- レイテンシーは、最初のトークンまでの時間（TTFT）とトークン間の待ち時間（ITL）を測定し、スムーズなユーザーエクスペリエンスと効率的なシステムパフォーマンスを確保する。
- エンタープライズは、同時リクエスト数とレイテンシーバジェットに基づいてスループットとレイテンシーをバランスを取る必要がある。
- NVIDIA NIMマイクロサービスは、高いスループットと低いレイテンシーを維持するための解決策を提供し、エンタープライズAI向けの新基準を確立している。
この記事では、NVIDIAが提供するNIMマイクロサービスについて解説されています。大規模言語モデルの進化に伴い、エンタープライズがスループットとレイテンシーを最適化し、AIアプリケーションの効率とユーザーエクスペリエンスを向上させる必要性が強調されています。NIMはランタイムの最適化や専用のスループットとレイテンシープロファイルによってパフォーマンスを最適化し、高いスループットと低いレイテンシーを実現します。
元記事: https://blockchain.news/news/nvidia-nim-microservices-enhance-llm-inference-efficiency