Belangrijkste concepten in de economie van AI-inferentie
Het is cruciaal om vertrouwd te raken met de essentiële terminologie van de economie van AI-inferentie om het belang ervan te begrijpen.
Tokens: De kerneenheden van data binnen een AI-model, afgeleid van tekst, afbeeldingen, audio en video tijdens training. Tokenisatie omvat het opsplitsen van data in kleinere, beheersbare eenheden. Tijdens de training leert het model de relaties tussen tokens, waardoor het inferentie kan uitvoeren en nauwkeurige outputs kan genereren.
Throughput: De hoeveelheid data die een model kan verwerken en outputten binnen een specifiek tijdsbestek, vaak gemeten in tokens per seconde. Een hogere throughput duidt op een efficiënter gebruik van infrastructuur resources.
Latentie: De vertraging tussen het invoeren van een prompt en het ontvangen van de respons van het model. Een lagere latency vertaalt zich in snellere responsen en een betere gebruikerservaring. Belangrijke latency metrics zijn:
- Time to First Token (TTFT): De tijd die het model nodig heeft om het eerste output token te produceren na ontvangst van een gebruikersprompt, wat de initiële verwerkingstijd weerspiegelt.
- Time per Output Token (TPOT): De gemiddelde tijd om opeenvolgende tokens te genereren, ook wel ‘inter-token latency’ of ‘token-to-token latency’ genoemd.
Hoewel TTFT en TPOT nuttige benchmarks zijn, kan het uitsluitend focussen op deze metrics leiden tot suboptimale prestaties of verhoogde kosten.
Goodput: Een holistische metric die de bereikte throughput meet met behoud van de beoogde TTFT- en TPOT-niveaus. Goodput biedt een uitgebreider beeld van de systeemprestaties en zorgt voor afstemming tussen throughput, latency en kosten om operationele efficiëntie en een positieve gebruikerservaring te ondersteunen.
Energie-efficiëntie: Een maatstaf voor hoe effectief een AI-systeem stroom omzet in computationele output, uitgedrukt als prestaties per watt. Accelerated computing platforms kunnen organisaties helpen tokens per watt te maximaliseren en energieverbruik te minimaliseren.
Schaalwetten en inferentiekosten
De drie AI-schaalwetten bieden verder inzicht in de economie van inferentie:
Pretraining Scaling: De originele schaalwet, die aantoont dat het vergroten van de omvang van de trainingsdataset, het aantal modelparameters en de computationele resources leidt tot voorspelbare verbeteringen in modelintelligentie en nauwkeurigheid.
Post-training: Een proces waarbij modellen worden gefinetuned voor specifieke taken en toepassingen. Technieken zoals retrieval-augmented generation (RAG) kunnen de nauwkeurigheid verbeteren door relevante informatie op te halen uit enterprise databases.
Test-time Scaling: Ook wel bekend als ‘long thinking’ of ‘reasoning’, deze techniek omvat het toewijzen van extra computationele resources tijdens inferentie om meerdere mogelijke uitkomsten te evalueren voordat de beste answer wordt geselecteerd.
Hoewel post-training en test-time scaling technieken steeds geavanceerder worden, blijft pretraining een cruciaal aspect van het schalen van modellen en het ondersteunen van deze geavanceerde technieken.
Profiteren van AI met een full-stack aanpak
Modellen die gebruikmaken van test-time scaling genereren meerdere tokens om complexe problemen aan te pakken, wat resulteert in nauwkeurigere en relevantere outputs, maar ook hogere computationele kosten in vergelijking met modellen die alleen pretraining en post-training ondergaan.
Slimmere AI-oplossingen vereisen het genereren van meer tokens om complexe taken op te lossen, terwijl een hoogwaardige gebruikerservaring vereist dat deze tokens zo snel mogelijk worden gegenereerd. Hoe intelligenter en sneller een AI-model is, hoe meer waarde het biedt aan bedrijven en klanten.
Organisaties moeten hun accelerated computing resources schalen om AI-reasoning tools te leveren die complexe probleemoplossing, codering en meerstaps planning kunnen verwerken zonder buitensporige kosten te maken.
Dit vereist zowel geavanceerde hardware als een volledig geoptimaliseerde software stack. De AI-fabrieksproduct roadmap van NVIDIA is ontworpen om aan deze computationele eisen te voldoen en de complexiteit van inferentie aan te pakken, terwijl de efficiëntie wordt verbeterd.
AI-fabrieken integreren high-performance AI-infrastructuur, high-speed networking en geoptimaliseerde software om intelligentie op schaal mogelijk te maken. Deze componenten zijn ontworpen om flexibel en programmeerbaar te zijn, waardoor bedrijven gebieden kunnen prioriteren die cruciaal zijn voor hun modellen of inferentiebehoeften.
Om de activiteiten te stroomlijnen bij het implementeren van massale AI-reasoning modellen, draaien AI-fabrieken op een high-performance, low-latency inferentie management systeem. Dit systeem zorgt ervoor dat de snelheid en throughput die nodig zijn voor AI-reasoning worden gehaald tegen de laagst mogelijke kosten, waardoor de tokenomzet wordt gemaximaliseerd.
Door de economie van inferentie te begrijpen en aan te pakken, kunnen organisaties het volledige potentieel van AI ontsluiten en aanzienlijke rendementen op hun investeringen behalen. Een strategische aanpak die rekening houdt met key metrics, schaalwetten en het belang van een full-stack oplossing is essentieel voor het bouwen van efficiënte, kosteneffectieve en winstgevende AI-toepassingen.
Dieper inzicht in inferentie economie
Laten we dieper ingaan op de details van de inferentie economie, om de factoren die de kosten beïnvloeden beter te begrijpen.
De rol van Modelgrootte en Complexiteit
De grootte en complexiteit van een AI-model spelen een cruciale rol in de inferentiekosten. Grotere modellen met meer parameters hebben over het algemeen meer computationele resources nodig om inferentie uit te voeren. Dit komt doordat elke parameter moet worden verwerkt en geactiveerd om tot een voorspelling te komen.
- Impact van Parameters: Een model met miljarden parameters zal significant meer rekenkracht vereisen dan een model met slechts enkele miljoenen parameters. Dit vertaalt zich in hogere hardware kosten en een groter energieverbruik.
- Complexiteit van Architectuur: De architectuur van het model speelt ook een belangrijke rol. Diepere modellen met complexere lagen en verbindingen vereisen meer berekeningen per token.
- Afwegingen: Er is een afweging tussen modelgrootte, nauwkeurigheid en inferentiekosten. Grotere modellen zijn vaak nauwkeuriger, maar de kosten van inferentie kunnen prohibitief zijn voor bepaalde toepassingen.
Optimalisatietechnieken voor inferentie
Er zijn verschillende technieken die kunnen worden gebruikt om de inferentiekosten te verlagen zonder de nauwkeurigheid significant te beïnvloeden.
- Model Pruning: Deze techniek omvat het verwijderen van onbelangrijke verbindingen en parameters uit het model. Dit reduceert de modelgrootte en vereenvoudigt de berekeningen.
- Quantization: Quantization vermindert de precisie van de modelparameters, bijvoorbeeld van 32-bit floating-point naar 8-bit integer. Dit verkleint de geheugen footprint van het model en versnelt de berekeningen.
*Knowledge Distillation: Bij knowledge distillation wordt een kleiner ‘student’ model getraind om het gedrag van een groter ‘teacher’ model te imiteren. Dit resulteert in een kleiner model met vergelijkbare prestaties, maar lagere inferentiekosten. - Compilers en Runtimes: Geoptimaliseerde compilers en runtimes kunnen de uitvoering van AI-modellen versnellen door gebruik te maken van specifieke hardware mogelijkheden.
Hardware Acceleratie
Hardware acceleratie is essentieel voor het verlagen van de inferentiekosten. Speciale hardware architecturen, zoals GPU’s en AI-accelerators, zijn geoptimaliseerd voor de parallelle berekeningen die nodig zijn voor AI-inferentie.
- GPU’s: GPU’s bieden een hoge mate van parallelle verwerking, waardoor ze ideaal zijn voor het versnellen van matrix vermenigvuldigingen en andere berekeningen die veel voorkomen in AI-modellen.
- AI-Accelerators: AI-accelerators zijn speciaal ontworpen voor AI-workloads. Ze bieden nog betere prestaties en energie-efficiëntie dan GPU’s voor bepaalde taken.
- FPGA’s: Field-Programmable Gate Arrays (FPGA’s) kunnen worden aangepast om specifieke AI-modellen en workloads te versnellen.
- Cloud vs. Edge: Organisaties kunnen kiezen om inferentie uit te voeren in de cloud of op de edge. Cloud inferentie biedt schaalbaarheid en flexibiliteit, terwijl edge inferentie lagere latency en betere privacy kan bieden.
De impact van Datakwaliteit en Voorbewerking
De kwaliteit en de voorbewerking van de data die aan het model wordt gevoed, kunnen de inferentiekosten beïnvloeden.
- Noise en Artefacten: Data met veel noise en artefacten kan leiden tot onnauwkeurige voorspellingen en een hogere computational cost.
- Voorbewerking: Het is belangrijk om de data correct voor te bewerken voordat deze aan het model wordt gevoed. Dit omvat het normaliseren van de data, het verwijderen van outliers en het transformeren van de data in een formaat dat het model begrijpt.
- Feature Engineering: Het selecteren en extraheren van relevante features uit de data kan de nauwkeurigheid en de efficiëntie van het model verbeteren.
Monitoring en Optimalisatie
Het is cruciaal om de prestaties en de kosten van AI-inferentie continu te monitoren en te optimaliseren.
- Monitoring Metrics: Belangrijke metrics om te monitoren zijn throughput, latency, goodput, energieverbruik en kosten per token.
- Profiling Tools: Profiling tools kunnen worden gebruikt om bottlenecks in de inferentie pipeline te identificeren.
- A/B Testing: A/B testing kan worden gebruikt om verschillende optimalisatietechnieken te vergelijken en de beste configuratie te vinden.
Casestudies en praktijkvoorbeelden
Om de praktische implicaties van de economie van inferentie beter te illustreren, bekijken we een paar casestudies en praktijkvoorbeelden.
Casestudie 1: Chatbot Implementatie
Een bedrijf implementeert een chatbot voor klantenservice. De chatbot is gebaseerd op een groot taalmodel met miljarden parameters.
- Probleem: De inferentiekosten zijn hoog, waardoor de implementatie onrendabel is.
- Oplossing: Het bedrijf implementeert model pruning en quantization om de modelgrootte en de inferentiekosten te verlagen. Daarnaast wordt er gebruik gemaakt van GPU-acceleratie om de throughput te verhogen.
- Resultaat: De inferentiekosten worden met 50% verlaagd, waardoor de chatbot implementatie rendabel wordt.
Casestudie 2: Beeldherkenning in de Gezondheidszorg
Een ziekenhuis gebruikt beeldherkenning om medische beelden te analyseren en diagnoses te stellen.
- Probleem: De latency is hoog, waardoor het te lang duurt om diagnoses te stellen.
- Oplossing: Het ziekenhuis implementeert edge inferentie, waardoor de beelden lokaal worden verwerkt in plaats van in de cloud. Daarnaast wordt er gebruik gemaakt van een geoptimaliseerde compiler om de uitvoering van het model te versnellen.
- Resultaat: De latency wordt significant verlaagd, waardoor diagnoses sneller kunnen worden gesteld en de patientenzorg verbetert.
Praktijkvoorbeeld 1: Aanbevelingssystemen
Aanbevelingssystemen gebruiken AI om gepersonaliseerde aanbevelingen te doen aan gebruikers. De inferentiekosten kunnen hoog zijn, vooral voor systemen met miljoenen gebruikers en producten.
- Optimalisatie: Aanbevelingssystemen kunnen worden geoptimaliseerd door gebruik te maken van technieken zoals caching en collaborative filtering.
Praktijkvoorbeeld 2: Fraudedetectie
Fraudedetectie systemen gebruiken AI om frauduleuze transacties te detecteren. De latency is cruciaal, omdat transacties in real-time moeten worden gecontroleerd.
- Optimalisatie: Fraudedetectie systemen kunnen worden geoptimaliseerd door gebruik te maken van technieken zoals feature selection en model distillation.
De toekomst van de economie van inferentie
De economie van inferentie is een dynamisch vakgebied dat voortdurend in ontwikkeling is.
- Nieuwe Modellen en Architecturen: Nieuwe modellen en architecturen, zoals transformers en graph neural networks, bieden nieuwe mogelijkheden voor AI-inferentie.
- Hardware Innovatie: Hardware innovatie, zoals quantum computing en neuromorphic computing, zal de prestaties en de energie-efficiëntie van AI-inferentie verder verbeteren.
- Software Ontwikkeling: Software ontwikkeling, zoals geautomatiseerde model optimalisatie en edge computing frameworks, zal het gemakkelijker maken om AI-inferentie te implementeren en te beheren.
De dalende kosten van inferentie zullen de adoptie van AI in verschillende industrieën versnellen, waardoor innovatie en economische groei worden gestimuleerd.
Conclusie
Het begrijpen van de economie van inferentie is essentieel voor organisaties die het volledige potentieel van AI willen ontsluiten. Door key metrics te monitoren, schaalwetten te begrijpen en een full-stack oplossing te implementeren, kunnen organisaties efficiënte, kosteneffectieve en winstgevende AI-toepassingen bouwen. De voortdurende innovatie op het gebied van modellen, hardware en software zal de prestaties en de toegankelijkheid van AI-inferentie verder verbeteren, waardoor de adoptie in verschillende industrieën zal versnellen.