Rechner für effektive Tokens pro Sekunde
Eingaben
| Spitzen-Tokens pro Sekunde je Beschleuniger | 2.500 |
|---|---|
| Beschleuniger | 8 |
| Auslastung | 70 % |
Rechner für effektive Tokens pro Sekunde
Schätzen Sie den nachhaltigen Token-Durchsatz einer Inferenz-Flotte aus Spitzengeschwindigkeit je Beschleuniger, Anzahl der Beschleuniger und Auslastung — die realistische Kapazität, nicht die Spitze eines einzelnen Streams.
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Effektive Tokens pro Sekunde
Die Spitzen-Tokenrate eines einzelnen Beschleunigers ist eine Benchmark-Zahl, die in seinem besten Moment erfasst wird. Der Durchsatz, den eine ganze Bereitstellung über einen Tag tatsächlich aufrechterhält, ist etwas anderes: Der Verkehr schwankt, Beschleuniger laufen teilweise leer, und Kapazität wird für Spitzen zurückgehalten. Dieser Rechner schätzt diese nachhaltige Rate auf Flottenebene aus der Spitze je Beschleuniger, der Anzahl der Beschleuniger und einem Auslastungsfaktor — die Größe, an der Sie die Kapazität planen sollten.
Spitze gegenüber nachhaltigem Durchsatz
Es ist leicht, die Kapazität durch das Aufsummieren von Spitzenwerten zu überschätzen. Die Spitze setzt voraus, dass jeder Beschleuniger in jedem Augenblick mit vollen Stapeln gesättigt ist, was über eine reale Flotte und über reale Zeit nie zutrifft. Die Nachfrage ist ungleichmäßig, die Lastverteilung ist unvollkommen, und Betreiber halten bewusst Reserven vor, um Anstiege abzufangen. Der Auslastungsfaktor fasst all das in einem Multiplikator zusammen und verwandelt eine optimistische Obergrenze in eine Zahl, die Sie einer Arbeitslast zusagen können.
Die Formel
veffTd=vg⋅G⋅u=veff⋅86400wobei die Spitze je Beschleuniger in Tokens pro Sekunde ist, die Anzahl der Beschleuniger, der Auslastungsanteil, der nachhaltige Durchsatz und die pro Tag bedienten Tokens (ein Tag hat 86.400 Sekunden). Der Durchsatz skaliert nahezu linear mit der Anzahl der Beschleuniger, wenn jeder einen unabhängigen Anteil des Verkehrs trägt.
Rechenbeispiel
Nehmen Sie eine Flotte von 8 Beschleunigern, jeder per Benchmark bei voller Bündelung auf 2500 Tokens pro Sekunde ermittelt, die mit 70 % Auslastung läuft:
veffTd=2500×8×0.7=14000 tokens/s=14000×86400≈1.21×109 tokens/dayDie Flotte hält 14.000 Tokens pro Sekunde aufrecht und kann etwa 1,2 Milliarden Tokens am Tag bedienen. Beachten Sie, wie weit das unter der naiven Spitze von 20.000 Tokens pro Sekunde liegt — die 30 % der Kapazität, die durch unvollkommene Auslastung verloren gehen, sind genau der Spielraum, den bessere Bündelung und Planung zurückgewinnen könnten.
Die Nutzung zur Planung
Vergleichen Sie die Tokens-pro-Tag-Größe mit der erwarteten Nachfrage: Teilen Sie die Nachfrage durch diese Kapazität, um zu ermitteln, wie viele Flotten dieser Größe nötig sind, und fügen Sie dann eine Marge für Spitzen über dem Durchschnitt hinzu. Da die Ausgabe sowohl mit der Anzahl der Beschleuniger als auch mit der Auslastung steigt, lässt sich ein Ziel entweder durch den Kauf zusätzlicher Hardware oder durch höhere Auslastung erreichen — Letzteres ist meist der günstigere Hebel. Die Spitze je Beschleuniger selbst stammt aus einem gebündelten Benchmark, der im Batch-Inferenz-Durchsatz-Rechner behandelt wird, und die Kostenfolge eines Betriebs unter voller Auslastung wird im GPU-Auslastungskosten-Rechner behandelt.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Wie unterscheidet sich dies vom Spitzendurchsatz?
Spitzendurchsatz ist das, was ein einzelner Beschleuniger in einem Moment erreicht, in dem er voll gebündelt und gesättigt ist. Effektiver Durchsatz ist das, was eine ganze Flotte über die Zeit aufrechterhält, sobald die Realität eingreift: Verkehr trifft ungleichmäßig ein, einige Beschleuniger laufen teilweise leer, Stapel sind nicht immer voll, und Kapazität wird für Spitzen in Reserve gehalten.
Die Multiplikation der Spitze je Beschleuniger mit der Anzahl der Beschleuniger ergibt eine theoretische Obergrenze; die Multiplikation mit der Auslastung bringt sie auf eine Zahl herunter, die Sie tatsächlich zusagen können. Die Kapazitätsplanung sollte den effektiven Wert verwenden, nicht die Spitze.
Woher stammt die Spitze je Beschleuniger?
Am besten wird sie ermittelt, indem das konkrete Modell auf der konkreten Hardware bei der vorgesehenen Stapelgröße einem Benchmark unterzogen wird, denn sie hängt von Modellgröße, Präzision, Sequenzlänge und dem Serving-Stack ab.
Als Plausibilitätsprüfung liefert eine Roofline aus der Speicherbandbreite eine Obergrenze für das Single-Stream-Decoding, und gebündeltes Serving multipliziert diese mit der Anzahl gleichzeitiger Anfragen. Verwenden Sie einen per Benchmark ermittelten Wert, wenn Sie einen haben, und die Roofline nur als optimistische Obergrenze.
Wie nutze ich dies zur Kapazitätsplanung?
Vergleichen Sie den effektiven Durchsatz oder die Tokens-pro-Tag-Größe mit Ihrer erwarteten Nachfrage. Wenn eine Arbeitslast eine bestimmte Anzahl Tokens pro Tag benötigt, teilen Sie diese durch die Tageskapazität, um zu ermitteln, wie viele Flotten dieser Größe erforderlich sind, und fügen Sie dann Spielraum für Spitzen über dem Durchschnitt hinzu.
Da die Ausgabe sowohl mit der Anzahl der Beschleuniger als auch mit der Auslastung skaliert, können Sie ein Ziel entweder durch zusätzliche Hardware oder durch höhere Auslastung mittels besserer Bündelung und Planung erreichen — Letzteres ist meist günstiger.
Haftungsausschluss
Dies setzt voraus, dass der Durchsatz linear mit der Anzahl der Beschleuniger skaliert und dass ein einzelner Auslastungsfaktor alle realen Verluste erfasst. Netzwerk, Lastverteilung, ungleichmäßige Sequenzlängen und Tail-Latenz können die nachhaltige Ausgabe weiter senken. Führen Sie Benchmarks auf der Zielhardware durch und halten Sie Spielraum über der durchschnittlichen Nachfrage.
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