AI Gateways GPU Servers AI Proxies Model Load Balancing Distributed Inference AI Caching Token Streaming Batch Inference High Availability AI Networking
33 posts
يُشكّل نشر نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في بيئات الإنتاج تحديًا فريدًا: الموازنة بين الإنتاجية الحسابية الضخمة والحاجة إلى إدارة جلسات ذات حالة. على عكس خدمات الويب التقليدية غير ذات الحالة، يعتمد استنتاج LLM بشكل كبير على ذاكرة Key-Value (KV) للحفاظ على ...
مع تحول النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) إلى العمود الفقري لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة، انتقلت البنية التحتية الداعمة لها من دفعات التدريب المتقطعة إلى أحمال استدلال مستمرة على مدار الساعة. للمطورين من المستوى المتوسط إلى المتقدم ومهندسي البنية التحتية، لم تعد تكلفة الملكية مرتبطة فقط بشراء الأجهزة، بل أصبحت تُعرَّف بشكل متزايد من خلال استهلاك الطاقة.
مقدمة: ما وراء خدمات الميكروستندارد تعمل أنظمة استدلال نماذج اللغة الكبيرة (LLM) تحت قيود فريدة تختلف عن خدمات الميكروستندارد التقليدية. على عكس واجهات برمجة التطبيقات (APIs) غير الحية (stateless)، تعتمد نقاط نهاية LLM بشكل كبير على ذاكرة GPU المحدودة لإدارة ذاكرة KV cache، وغالبًا ما تحافظ على اتصالات طويلة الأمد...
تحوّل الاستدلال الموزع لنماذج اللغة الكبيرة (LLM) من مهمة معالجة دفعات ثابتة إلى عملية ديناميكية ذات حالة. بينما تعامل الخوادم التقليدية الطلبات كوحدات مستقلة، تعتمد نماذج LLM الحديثة بشكل كبير على ذاكرة Key-Value (KV) للحفاظ على السياق عبر خطوات الاستدلال المتعددة...
مع انتقال نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) من مراحل التجربة إلى أحمال العمل الإنتاجية، أصبحت تكاليف البنية التحتية المرتبطة بالاستدعاء عنق زجاجة حاسماً. لسنوات طويلة، كانت وحدات معالجة الرسومات من NVIDIA هي الملكة غير المنقوصة لتدريب الذكاء الاصطناعي واستدعائه. ومع ذلك، فإن ظهور الدوائر المتكاملة المخصصة لتطبيقات محددة (ASICs) مثل Inferentia وTPU...
في المشهد سريع التطور للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي، غالباً ما يسرق الاستدلال في الوقت الفعلي الأضواء. ومع ذلك، فإن معظم أحمال عمل الذكاء الاصطناعي في الإنتاج ليست تفاعلية. إنها مهام غير متزامنة، كثيفة البيانات، ومكثفة حسابياً مثل تحليل الفيديو ومعالجة الوثائق...
يتطلب بناء تطبيقات نماذج لغوية كبيرة (LLM) على مستوى الإنتاج أكثر من مجرد إرسال مطالبات إلى واجهة برمجة التطبيقات. مع توسع نطاق الاستخدام، ترتفع التكاليف بشكل حاد ويزداد زمن الاستجابة. لحل هذه المشكلة، يعتمد المهندسون المعماريون على استراتيجيات تخزين مؤقت متعددة الطبقات. من خلال الجمع بين الاسترجاع الدلالي والتخزين المؤقت الحتمي...