В английском языке слово «inference» (вывод) означает заключение, сделанное на основе рассуждений и доказательств. Аналогичным образом, AI-инференс относится к способности модели искусственного интеллекта делать выводы или экстраполировать заключения в новых ситуациях, используя информацию, полученную в процессе обучения, откликов и тонкой настройки. Короче говоря, AI-инференс — это процесс использования моделей ИИ для генерации прогнозов или результатов на основе новых данных.
Кратко
- AI-инференс — это процесс, при котором обученная модель применяет полученные знания к новым данным для получения результата. Это отличается от обучения и является этапом, на который приходится большая часть вычислительных затрат после запуска модели в работу.
- Инференс состоит из двух фаз: префилл (чтение промпта, ограничено вычислительной мощностью) и декодирование (запись ответа токен за токеном, ограничено пропускной способностью памяти). Декодирование определяет большую часть стоимости и скорости работы.
- Графические процессоры (GPU) хорошо справляются с префиллом, но не были созданы для декодирования. RDU (Reconfigurable Dataflow Units) специально разработаны для этой фазы, ограниченной памятью.
Графические процессоры (GPU) хорошо справляются с префиллом, но не были созданы для декодирования. RDU специально разработаны для этой фазы, ограниченной памятью.
Например, система ИИ, обученная на тысячах прошлых обращений в службу поддержки, узнает, как классифицировались и решались проблемы. Во время инференса, когда поступает новый запрос, система может классифицировать проблему, предложить наиболее вероятное решение и направить его соответствующей команде. Теперь она применяет свою базу знаний для анализа случая, с которым никогда раньше не сталкивалась.
В этой статье объясняется, что такое AI-инференс, его типы и проблемы, которые организации должны преодолеть для успешного масштабирования ИИ.
AI-инференс — это этап, на котором обученная система ИИ используется для прогнозирования или генерации новых данных на основе реальных сценариев использования. Самый распространенный пример сегодня — ввод промпта в ChatGPT или любую другую LLM, которая генерирует ответ на запрос.
Эти системы ИИ можно рассматривать как цифровых сотрудников современного предприятия. Как и любому новому сотруднику, им требуется обучение, чтобы они понимали информацию и контекст, с которыми им предстоит работать, а также границы своих операций. Данными могут быть релевантные примеры или историческая информация. После усвоения данных система начинает инференс, то есть применяет полученные знания к новым ситуациям, с которыми она никогда раньше не сталкивалась.
В корпоративной среде инференс — это этап, на котором ИИ приносит операционную ценность. ИИ все чаще становится общей возможностью, используемой в различных бизнес-подразделениях. По мере этого перехода предприятия выигрывают от централизованной инфраструктуры инференса, способной поддерживать разнообразные рабочие нагрузки.
Оптимизация инференса гарантирует, что ИИ может функционировать как надежный корпоративный сервис, а не как набор изолированных экспериментов.
Почему важна оптимизация AI-инференса?
На ранних этапах внедрения корпоративного ИИ различия в производительности, стоимости или доступности системы могут быть допустимы, поскольку приложения еще не глубоко интегрированы в основные операции.
Но масштабирование ИИ означает его развертывание в клиентских системах и критически важных рабочих процессах, где производительность, надежность и предсказуемость затрат напрямую влияют на бизнес-результаты. В этой среде плохо оптимизированные конвейеры инференса быстро становятся «узким местом».
Экономичное масштабирование
Оптимизация инференса повышает пропускную способность, снижает задержки и улучшает эффективность оборудования, позволяя организациям обслуживать больше пользователей и приложений без значительного увеличения затрат на инфраструктуру.
Предсказуемая производительность
Чтобы ИИ стал надежной корпоративной возможностью, организации должны понимать экономику каждой единицы взаимодействия с ИИ. Бизнесу необходимо знать, сколько вычислительных, энергетических и инфраструктурных ресурсов потребляется при генерации ответа моделью.
Оптимизация инференса помогает стабилизировать производительность, обеспечивая стабильное время отклика и предсказуемые операционные расходы по мере роста спроса.
Операционная стабильность для непрерывных инноваций
Технологии ИИ продолжают быстро развиваться. Новые модели и инфраструктура появляются часто. Предприятиям нужна гибкость для внедрения этих новых возможностей без нарушения работы производственных систем, которые полагаются на существующие модели.
Оптимизированные среды инференса упрощают отделение инноваций в моделях от операционной инфраструктуры. Организации могут внедрять инновации, сохраняя при этом стабильную производственную среду для критически важных рабочих нагрузок.
Как работает AI-инференс?
- LLM — это авторегрессионные модели: они генерируют токены по одному, в цикле, причем каждый новый токен зависит от тех, что уже были сгенерированы.
LLM — это авторегрессионные модели: они генерируют токены по одному, в цикле, причем каждый новый токен зависит от тех, что уже были сгенерированы.
- Для генерации этих токенов в AI-инференсе существуют две фазы: префилл и декодирование.
Для генерации этих токенов в AI-инференсе существуют две фазы: префилл и декодирование.
- Префилл — это процесс чтения всего входного промпта целиком и превращения его в кэш ключей-значений (Key-Value Cache). Это параллельные вычисления (ограниченные вычислительной мощностью), то есть работа, с которой хорошо справляются параллельные процессоры.
Префилл — это процесс чтения всего входного промпта целиком и превращения его в кэш ключей-значений. Это параллельные вычисления (ограниченные вычислительной мощностью), то есть работа, с которой хорошо справляются параллельные процессоры.
- Декодирование — это процесс записи ответа по одному токену за раз. Перед каждым токеном модель заново считывает из памяти все, что было сгенерировано до этого момента, поэтому она тратит большую часть времени на ожидание данных из памяти, а не на вычисления (ограничено памятью). Именно эта фаза сегодня определяет стоимость и скорость большинства процессов инференса.
Декодирование — это процесс записи ответа по одному токену за раз. Перед каждым токеном модель заново считывает из памяти все, что было сгенерировано до этого момента, поэтому она тратит большую часть времени на ожидание данных из памяти, а не на вычисления (ограничено памятью). Именно эта фаза сегодня определяет стоимость и скорость большинства процессов инференса.
- Модели рассуждения добавляют еще один шаг: они генерируют «токены мышления» перед токенами ответа, что помогает им прийти к более точному выводу. Поскольку модели рассуждения и агенты создают гораздо более длинные ответы, фаза декодирования, ограниченная памятью, также является наиболее быстрорастущей рабочей нагрузкой.
Модели рассуждения добавляют еще один шаг: они генерируют «токены мышления» перед токенами ответа, что помогает им прийти к более точному выводу. Поскольку модели рассуждения и агенты создают гораздо более длинные ответы, фаза декодирования, ограниченная памятью, также является наиболее быстрорастущей рабочей нагрузкой.
AI-инференс происходит, когда обученная модель обрабатывает новые входные данные и генерирует результат. В больших языковых моделях и других нейронных сетях это обычно происходит во время прямого прохода (forward pass), когда модель применяет свои обученные параметры для интерпретации входных данных и прогнозирования наиболее вероятного результата.
Например, когда пользователь отправляет запрос ИИ-ассистенту, модель оценивает запрос и предсказывает следующий токен в последовательности слов. Она повторяет этот процесс многократно, генерируя токены один за другим, пока не будет получен полный ответ.
Хотя обучение дает модели общие знания на основе огромных наборов данных, именно на этапе инференса эти знания применяются на практике. Этот этап часто происходит в режиме реального времени и чувствителен к задержкам, поскольку модель должна немедленно реагировать на запросы пользователей или приложений.
По мере перехода систем ИИ из исследовательских сред в промышленную эксплуатацию, инференс становится основной рабочей нагрузкой. Во многих реальных приложениях ИИ большая часть вычислительных ресурсов потребляется именно во время инференса, а не во время обучения.
Современные системы ИИ часто расширяют этот процесс, добавляя дополнительные вычисления во время инференса, что иногда называют «вычислениями во время тестирования» (test-time compute). Выделяя больше этапов рассуждения на обработку запроса, модели могут повысить точность и качество своих ответов без необходимости переобучения.
Как используется инференс ИИ в крупных приложениях?
В современных приложениях ИИ инференс редко происходит изолированно. Вместо этого он работает как часть более широкой системы ИИ, такой как ИИ-агент или система генерации с дополненной выборкой (RAG), которая координирует несколько этапов для преобразования запроса пользователя или входных данных в полезный результат.
Этот процесс обычно включает три этапа:
- Обработка входных данных — сбор, извлечение и проверка всей информации, необходимой для выполнения задачи. В системах RAG это может включать извлечение релевантных документов из базы знаний перед отправкой их в модель.
- Запуск модели — модель ИИ обрабатывает входные данные через сеть параметров и математических зависимостей, установленных во время обучения, для генерации прогнозов или ответов.
- Обработка выходных данных — система форматирует результат работы модели и может инициировать дополнительные действия, такие как создание документов, обновление систем или отправка ответов пользователям.
Каждый этап может включать дополнительные шаги в зависимости от варианта использования и архитектуры системы. Например, система может очищать или проверять входящие данные, извлекать контекстную информацию из корпоративных баз данных, взаимодействовать с внешними инструментами или объединять результаты работы нескольких моделей.
В корпоративных средах такие системы часто включают дополнительные уровни, такие как средства контроля безопасности, мониторинг, управление промптами и оркестрация нескольких моделей или агентов. Эти компоненты гарантируют, что система сможет надежно работать при обработке тысяч или миллионов запросов в масштабе.
Обучение ИИ против инференса: в чем разница?
Обучение ИИ фокусируется на обучении, в то время как инференс фокусируется на применении того, что было изучено. В корпоративных средах обучение происходит периодически по мере появления новых данных, в то время как инференс работает непрерывно для поддержки операционных рабочих процессов.
Это различие важно, поскольку инфраструктура, требования к производительности и операционные аспекты для обучения и инференса часто сильно различаются. Инференс должен поддерживать реальное использование и отдавать приоритет надежности, низкой задержке и масштабируемости, чтобы системы ИИ могли эффективно обрабатывать большие объемы запросов.
Давайте разберемся на примере реального сценария использования.
Где происходит инференс ИИ?
Инференс ИИ происходит в среде инференса ИИ — это аппаратно-программная инфраструктура, которая запускает конвейер инференса. В то время как среды обучения предназначены для оптимизации обучения моделей, среда инференса отдает приоритет надежности, масштабируемости, задержке и операционной эффективности. Существуют различные варианты, предлагающие компромиссы между гибкостью, контролем и операционной сложностью. Некоторые из них могут быть выбраны исходя из операционных потребностей или потребностей пользовательского опыта.
Облачные решения
Система ИИ работает на инфраструктуре, предоставляемой облачными платформами, к которым приложения обращаются через API или управляемые сервисы ИИ.
Локальные решения (On-Premise)
Система ИИ работает на инфраструктуре, принадлежащей организации и управляемой ею самостоятельно. Эта инфраструктура может располагаться в корпоративных центрах обработки данных или специализированных вычислительных кластерах ИИ.
Гибридные решения
Гибридные среды сочетают в себе как облачную, так и локальную инфраструктуру для поддержки различных рабочих нагрузок ИИ. Они предлагают баланс между контролем и гибкостью и являются предпочтительным вариантом во многих организациях.
Периферийные вычисления (Edge)
Периферийные среды инференса запускают модели ИИ вблизи места генерации данных или нахождения пользователей. ИИ-агент может работать непосредственно на устройстве или в системе рядом с большой сетью устройств.
Эти среды обычно используются, когда задержка должна быть крайне низкой или когда постоянное подключение к центральной инфраструктуре не гарантировано. Примеры включают мониторинг промышленного оборудования, автономные системы и устройства IoT, выполняющие локальную аналитику.
Аппаратное обеспечение для инференса ИИ
Каждая среда имеет аппаратный уровень, который физически выполняет инференс, осуществляя математические операции над данными с помощью миллионов вычислительных блоков. Аппаратный уровень определяет, насколько быстро модели реагируют, сколько запросов можно обрабатывать одновременно и насколько экономически эффективна система при масштабировании.
Для инференса ИИ требуются ускорители, специально оптимизированные для вычислений ИИ. GPU — самые известные ускорители ИИ. Они хорошо справляются с фазой параллельного заполнения (prefill), но не были созданы для декодирования: запись токенов по одному — это проблема перемещения данных, и чип, предназначенный для выполнения множества вычислений параллельно, большую часть этой фазы проводит в ожидании памяти, а не в вычислениях.
Инференс ИИ обрабатывает множество различных типов операций с данными по тысячам пользовательских запросов одновременно. В основе этой проблемы лежит проблема перемещения данных — постоянная передача данных между памятью и вычислительными блоками, что создает задержки и неэффективность энергопотребления.
Реконфигурируемые потоковые блоки (RDU) — это новый класс ускорителей, разработанных специально для решения этой проблемы. Они объединяют несколько этапов вычислений, уменьшая узкие места памяти и значительно повышая производительность и эффективность, что делает их хорошо подходящими для фазы декодирования, ограниченной памятью.
Каковы проблемы инференса ИИ?
Хотя достижения в разработке моделей ускорили внедрение ИИ, эффективный запуск этих моделей в промышленную эксплуатацию создает новый набор проблем.
Рост затрат на вычисления и инфраструктуру
При масштабировании на тысячи взаимодействий операции ИИ могут создавать существенные затраты на инфраструктуру. Многие организации обнаруживают, что стоимость запуска моделей ИИ в промышленной эксплуатации может быстро превысить ожидания, если системы не оптимизированы для эффективного инференса ИИ.
Ограничения по задержке
Задержки в ответе ИИ могут снизить ценность, которую система приносит рабочему процессу. Однако обеспечение низкой задержки при сохранении точности становится все труднее по мере масштабирования рабочих нагрузок. Ограничения инфраструктуры, неэффективное выполнение моделей или плохо оптимизированные конвейеры могут создавать узкие места, замедляющие ответы.
Масштабирование рабочих нагрузок инференса
По мере расширения возможностей ИИ в бизнес-функциях объем запросов на инференс быстро растет.
Масштабирование инференса требует инфраструктуры, способной обрабатывать большое количество одновременных запросов при сохранении стабильной производительности. Это часто включает координацию распределенных вычислительных ресурсов, управление средами обслуживания моделей и балансировку нагрузок между кластерами.
Без масштабируемой архитектуры организации могут столкнуться с нестабильностью системы или ростом операционных расходов.
Ограничения по питанию и энергии
Для локального (on-premise) и периферийного инференса высокопроизводительная ИИ-инфраструктура потребляет значительное количество электроэнергии и выделяет много тепла. По мере того как организации развертывают более крупные модели и обрабатывают растущие объемы запросов, энергопотребление может стать ограничивающим фактором.
Центры обработки данных могут столкнуться с ограничениями по доступной мощности или инфраструктуре охлаждения. Рост цен на энергоносители также может увеличить общую стоимость эксплуатации ИИ-систем в масштабе. Для многих операторов сдерживающим фактором является не только стоимость, но и доступность: для мощных систем с жидкостным охлаждением могут потребоваться новые мощности ЦОД, строительство которых занимает годы, в то время как более энергоэффективные системы с воздушным охлаждением могут работать в уже существующих помещениях.
Операционная сложность
Запуск ИИ-моделей в промышленную эксплуатацию требует управления множеством компонентов, включая среды обслуживания моделей, конвейеры инференса, системы мониторинга и аппаратную инфраструктуру. По мере роста числа моделей и приложений операционная сложность значительно возрастает.
Организации должны отслеживать показатели производительности, управлять обновлениями моделей, следить за деградацией (дрейфом) и обеспечивать согласованное поведение в различных средах. Без интегрированных возможностей управления и наблюдаемости поддержание надежных ИИ-сервисов может стать затруднительным.
Использование SambaNova для ИИ-инференса в масштабе
SambaNova предоставляет корпоративные решения для ИИ-инференса, которые решают ряд задач и поддерживают потребность в масштабируемом ИИ-инференсе.
Чип SambaNova SN50 RDU
SambaNova SN50 RDU — это оптимизированный для ИИ чип, разработанный для высокопроизводительных задач инференса. Он предлагает:
- Инференс с низкой задержкой для приложений реального времени
Инференс с низкой задержкой для приложений реального времени
- Масштабируемость для работы с моделями корпоративного уровня
Масштабируемость для работы с моделями корпоративного уровня
- Оптимизированная энергоэффективность для снижения эксплуатационных расходов
Оптимизированная энергоэффективность для снижения эксплуатационных расходов
- Встроенное ИИ-ускорение для приложений на базе LLM
Встроенное ИИ-ускорение для приложений на базе LLM
- Бесшовная интеграция с корпоративными рабочими процессами и облачными средами
Бесшовная интеграция с корпоративными рабочими процессами и облачными средами
- Запуск крупнейших моделей на промышленной скорости с меньшим энергопотреблением для той же работы
Запуск крупнейших моделей на промышленной скорости с меньшим энергопотреблением для той же работы
- Стойки с воздушным охлаждением, которые развертываются в существующих центрах обработки данных без необходимости нового строительства
Стойки с воздушным охлаждением, которые развертываются в существующих центрах обработки данных без необходимости нового строительства
Благодаря SN50 компании могут развертывать ИИ-решения с минимальными инфраструктурными затратами, что делает его идеальным выбором для эффективного масштабирования ИИ-нагрузок. Меньшее количество чипов и более низкое энергопотребление меняют экономику инференса: цель состоит в создании оборудования, которое окупает себя в течение нескольких месяцев, а затем продуктивно работает годами, поэтому эффективность и окупаемость, а не только чистая скорость генерации токенов, становятся показателями, которые важны для покупателей инфраструктуры.
SambaCloud
SambaCloud — это полностью интегрированная ИИ-инфраструктура, разработанная для масштабируемого инференса. Преимущества включают:
- ИИ-вычислительные ресурсы по запросу для предприятий
- Бесшовная интеграция с LLM с открытым исходным кодом, такими как Llama, DeepSeek и MiniMax
- Гибкое развертывание для поддержки различных ИИ-нагрузок
- Безопасность и соответствие требованиям корпоративного уровня
Используя SambaCloud, организации могут развертывать решения для инференса, не беспокоясь об аппаратных ограничениях, что делает внедрение ИИ более доступным и экономически эффективным.
Воплощение ИИ-инференса в жизнь с SambaNova
SambaNova — одна из самых эффективных и адаптивных платформ для ИИ-инференса на планете. Наши решения созданы для того, чтобы дать предприятиям возможность контролировать траекторию развития своих данных и будущего ИИ. Свяжитесь с нами, чтобы узнать больше!
