优化LLM推理成本：综合指南
realtime news Jun 18, 2025 15:06
探索大语言模型（LLM）推理成本的基准策略，助力在AI领域实现更智能的扩展和部署，基于NVIDIA的最新见解。
在不断发展的人工智能领域，大语言模型（LLM）已成为众多应用的基础。据NVIDIA最近的一篇博客文章所说，这些应用包括AI助手、客户支持代理以及代码辅助工具。随着这些模型变得越来越重要，理解和优化其部署成本对于希望有效扩展的企业至关重要。
理解LLM推理成本
部署LLM的成本可能相当可观，其主要由所需基础设施和总拥有成本（TCO）驱动。NVIDIA的见解强调对这些成本进行基准测试，以帮助开发人员做出明智的决策。博客文章概述了一种详细的方法来估算这些费用，强调性能基准测试的重要性。
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配置部署至关重要。NVIDIA的GenAI-Perf工具是一款客户端基准测试工具，提供关键指标，如首次生成令牌时间（TTFT）、令牌间延迟（ITL）和每秒生成令牌数（TPS）。这些指标指导开发人员估算满足服务质量标准所需的基础设施。
数据分析与基础设施配置
一旦收集到基准测试数据，就会对其进行分析以了解系统性能特征。这种分析有助于识别最佳的部署配置，平衡吞吐量和延迟。引入帕累托前沿的概念，在最大化吞吐量的同时最小化延迟的配置被视为最优。
基础设施配置需要理解应用程序特定的约束条件，如延迟要求和每秒的峰值请求数。这些数据有助于选择最具成本效益的部署选项，确保响应性和效率。
构建总拥有成本计算器
为了计算TCO，必须考虑硬件和软件成本。NVIDIA提供了一个估算这些成本的框架，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场景及其财务影响，从而进行战略规划和资源分配。
通过了解服务量相应的成本，如每1,000条提示或每百万个令牌的成本，企业可以进一步优化其LLM部署。这种方法符合行业趋势，其中成本效率至关重要。
结论
NVIDIA关于LLM推理成本基准测试的综合指南为希望大规模部署AI解决方案的企业提供了战略框架。通过将性能指标与成本分析相结合，企业可以优化其AI基础设施，确保效率和可扩展性。如需详细探索，请访问在NVIDIA网站上的完整博客文章。
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