路易莎·克劳福德（Luisa Crawford）
2025年6月18日14:26
探索基准大语模型（LLM）推理成本的策略，从而在AI景观中实现了更智能的扩展和部署，如Nvidia的最新见解所详述。
在不断发展的人工智能景观中，大语言模型（LLM）已成为众多应用的基础。根据NVIDIA的最新博客文章，其中包括AI助手，客户支持代理商和编码副驾驶。随着这些模型变得更加不可或缺，了解和优化与部署相关的成本对于希望有效扩展的企业至关重要。
了解LLM推理成本
由所需的基础设施和总拥有成本（TCO）驱动的，部署LLM的成本可能很大。 NVIDIA的见解着重于基准这些成本，以帮助开发人员做出明智的决定。该博客概述了估计这些费用的详细方法，强调了绩效基准测试的重要性。
性能基准测试
基准测试涉及测量推理服务器的吞吐量和延迟。这些指标对于确定硬件要求和有效部署至关重要。 NVIDIA的Genai-Perf工具是一种客户端基准标准实用程序，提供了关键指标，例如第一次令牌（TTFT），Intertoken Litency（ITL）和令牌（TPS）（TPS）的时间。这些指标指导开发人员估算满足服务质量标准的必要基础架构。
数据分析和基础架构提供
一旦收集了基准测试数据，就可以分析以了解系统性能特征。该分析有助于确定最佳的部署配置，平衡吞吐量和延迟。引入了帕累托前沿的概念，其中最大化吞吐量的同时最大化延迟的配置被认为是最佳的。
基础架构提供需要了解特定于应用程序的约束，例如延迟要求和每秒的峰值请求。这些数据有助于选择最具成本效益的部署选项，从而确保响应能力和效率。
建立总拥有成本计算器
要计算TCO，必须同时考虑硬件和软件成本。 NVIDIA提供了一个框架来估计这些成本，包括服务器折旧，托管和软件许可。 TCO计算器有助于可视化不同的部署方案及其财务影响，从而允许战略计划和资源分配。
通过了解所服务的每卷成本，例如每1,000个提示或百万个代币的成本，企业可以进一步优化其LLM部署。这种方法与成本效率至关重要的行业趋势保持一致。
结论
NVIDIA关于LLM推理成本基准测试的综合指南为希望按大规模部署AI解决方案的企业提供了一个战略框架。通过将绩效指标与成本分析相结合，企业可以优化其AI基础架构，从而确保效率和可扩展性。有关详细的探索，请访问NVIDIA网站上的完整博客文章。
图像来源：Shutterstock
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