最新のブログ

埋め込み処理はアクセラレーター、CPU、メモリ、ストレージを長時間バッチで消費するため、チャットのプレフィル、デコード、検索、初回トークンの応答が遅延します。

ランタイムは、今後の割り当ての低速化を避けるため、リクエスト処理後も再利用可能なGPUメモリブロックを確保しておくことがあります。そのため、アクティブなテンソルリークがなくてもプロセスメモリの使用量が高いままになる場合があります。

バッチ処理はリクエストをまとめることでアクセラレーターの総利用率を高めますが、待ち時間や異なるワークロードの混在により、初回トークンのレイテンシーやユーザーごとのレイテンシーが増加する可能性があります。

モデルのアーティファクトと変更可能なランタイム状態を分離することで、アップグレード、ロールバック、権限管理、バックアップ、クリーンアップ、障害復旧をより予測しやすくできます。

アロケーターが重み、KVキャッシュ、ワークスペースに必要なブロックレイアウトを構成できない場合、空きVRAMの合計が十分でもモデルの読み込みに失敗することがあります。

モデルキャッシュはリクエスト処理のさまざまな部分を短縮するため、コールドロードや新しいプロンプトに時間がかかる場合でも、ウォーム状態での応答は高速になります。

複数のAIサービスが重複するメモリ予算を確保すると、バッチサイズの縮小、プリエンプション、モデルの追い出し、CPUオフロード、またはメモリ不足による障害を余儀なくされることがあります。

コールドスタートはSSDの速度だけでなく、モデルの重みをどのように保存・読み込むかにも左右されます。レイアウトによって、メタデータ処理、読み取りの並列性、コピーの発生、キャッシュの再利用が決まります。