次世代のコンピューティングインフラ
当社は、ベアメタルハードウェアからコンテナオーケストレーションに至るまで、要求の厳しいワークロードに合わせて各レイヤーごとに最適化された、完全に最適化されたコンピューティング環境を提供しています。
サーバーレススケジューリング
実際のトラフィックに合わせてインスタンスをスケールし、アイドル状態の容量を削減し、需要の変動下でも推論エンドポイントの応答性を維持します。
低遅延の推論高速化
最適化されたTensorRTおよびvLLMのランタイムパスは、一般的なサービングスタックと比較して、スループットと応答時間を向上させます。
Terminal
1// vLLM を用いた高スループット推論2from vllm import LLM, SamplingParams34prompts = ["量子コンピューティングについて100語で説明してください。"]5sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95)67llm = LLM(model="llama-3-70b-instruct", tensor_parallel_size=4)8outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)サーバーレススケジューリング
実際のトラフィックに合わせてインスタンスをスケールし、アイドル状態の容量を削減し、需要の変動下でも推論エンドポイントの応答性を維持します。
低遅延の推論高速化
最適化されたTensorRTおよびvLLMのランタイムパスは、一般的なサービングスタックと比較して、スループットと応答時間を向上させます。
グローバルなアクティブ・アクティブ展開
リージョナルなコンピューティングプールと冗長性により、同時アクセス数が急増するトラフィックのピーク時でも、推論サービスの安定性が維持されます。
推奨されるコンピューティングプロファイル
このワークロードに対しては、パフォーマンス、効率性、および本番環境への導入準備のバランスが取れたGPUプロファイルを選択しました。
