Zain Asgar氏と異種コンピューティングにおけるエージェント推論のスケーリング - #757

この記事は、Practical AIからのもので、Gimlet Labsがエージェントアプリケーション向けにAI推論を最適化する方法について議論しています。主な問題は、従来のLLMアプリケーションと比較してエージェントのトークン消費量が増加しているため、ハイエンドGPUのみに依存することの持続可能性がないことです。Gimletの解決策は、異種アプローチであり、さまざまなハードウェアタイプ（H100、古いGPU、CPU）にワークロードを分散します。この記事では、彼らの3層アーキテクチャ、つまりワークロードの分離、コンパイル層、およびLLMを使用して計算カーネルを最適化するシステムを強調しています。また、ネットワークの複雑さ、精度トレードオフ、およびハードウェア対応スケジューリングにも触れており、AIインフラストラクチャにおける効率性と費用対効果に焦点を当てていることを示しています。

• •Gimlet Labsは、エージェントアプリケーションの高いトークン消費量に対処するために、異種AI推論ソリューションを開発しています。
• •彼らのアプローチは、ユニットエコノミクスを最適化するために、CPUや古いGPUを含むさまざまなハードウェアにワークロードを分離することを含みます。
• •アーキテクチャには、コンパイル層と、効率性に焦点を当てた、計算カーネルを最適化するためにLLMを使用するシステムが含まれています。