Solución de Aceleración de Inferencia de IA
Superar los cuellos de botella en la computación de inferencia para acelerar la adopción de la IA en diversos sectores.
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Superar los cuellos de botella en la computación de inferencia para acelerar la adopción de la IA en diversos sectores.
Aceleración de la inferencia de IA: Impulsando la adopción de IA empresarial
A medida que los modelos bien entrenados se adoptan en entornos reales, el rendimiento de la inferencia se ha convertido en un factor clave que influye tanto en la experiencia del usuario como en el valor empresarial de la propia aplicación. La inferencia de IA ya no se limita a responder preguntas; ha pasado a las grandes ligas: analiza documentos extensos, fundamenta decisiones empresariales complejas y transforma enormes volúmenes de información en conocimientos prácticos. Desde la extracción de puntos clave de un documento de 10.000 palabras hasta la orientación de decisiones basadas en guías médicas de 100 páginas, la IA se enfrenta a desafíos cada vez mayores. Debe dominar textos ultralargos, reducir drásticamente la latencia, gestionar una concurrencia masiva y minimizar los cálculos redundantes. Estas capacidades permitirán que las herramientas de IA se conviertan en el aliado indispensable de los profesionales del sector e impulsen la transformación inteligente de la industria.
Interferencia Lenta
A medida que aumentan la longitud de la secuencia y la concurrencia, el tiempo hasta el primer token (TTFT) aumenta y el rendimiento de interferencia disminuye.Interferencia Costosa
Le falta de persistencia de la caché clave-valor (KV) conlleva una importante repetición de cálculos y un elevado coste computacional por token.
Arquitectura
La solución de aceleración de inferencia de IA de Huawei se basa en el almacenamiento de la serie OceanStor A e incorpora el Unified Cache Manager (UCM). Esta solución mejora la experiencia de inferencia mediante la implementación de una gestión y programación jerárquicas de la caché KV durante todo su ciclo de vida, lo que contribuye a lograr una inferencia más rápida y eficiente, además de acelerar la adopción de la IA en diversos sectores.
Beneficios
Hasta un 90 % Menos de TTFT
En escenarios de preguntas y respuestas de múltiples turnos, así como en los de resumen y análisis del sector, la tasa de aciertos de KV del algoritmo de caché de prefijos supera el 90 % y el TTFT se reduce considerablemente.
Rendimiento del sistema dos veces mayor
La fase de precarga elimina los cálculos repetitivos mediante consultas basadas en datos de inferencia históricos. La fase de decodificación emplea una asociación inteligente para mejorar el rendimiento del sistema y, al mismo tiempo, reducir drásticamente los costes por token.
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¿Cuáles son los principales escenarios de aplicación de la solución de aceleración de inferencia de IA?
La solución de aceleración de inferencia de IA se utiliza principalmente en escenarios de aplicación de IA en sectores como los de telecomunicaciones, finanzas, salud y servicios públicos. Resulta idónea para cargas de trabajo de inferencia que implican tareas de resumen, respuesta a preguntas y análisis de documentos extensos. Por ejemplo, puede emplearse para generar informes de análisis de inversiones financieras, analizar la opinión pública, ofrecer consultas médicas de autoservicio, resumir documentos de investigación científica, analizar expedientes gubernamentales, responder preguntas sobre normativas, analizar configuraciones de redes empresariales, así como planificar y optimizar redes.
¿Qué es la caché KV?
La caché KV es una tecnología que almacena en caché los vectores de clave y valor del texto generado durante la inferencia con modelos Transformer. Se trata de una optimización fundamental para la generación autorregresiva que acelera la inferencia decenas de veces al eliminar los cálculos repetitivos durante el proceso. Sin embargo, esto requiere cantidades considerables de memoria de GPU, lo que convierte a dicha memoria en un cuello de botella principal para la inferencia con contextos extensos.
¿Qué es UCM?
Unified Cache Manager (UCM) es un conjunto de herramientas de código abierto para acelerar la inferencia de IA, desarrollado por Huawei. UCM utiliza caché KV y gestión de memoria para optimizar los flujos de tokens en cada fase del servicio mediante la colaboración entre el marco de inferencia, la computación y el almacenamiento. De este modo, aborda los desafíos de la inferencia de IA relacionados con el procesamiento de secuencias largas, la alta latencia y los elevados costes de inferencia.
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