Google Cloudは、GKEのGPUでLLMのサービススループットを最大化する方法に関する実践的なガイドを公開しました。

このブログ記事では、大規模言語モデル（LLM）を費用対効果の高い方法で提供するという課題を addressedています。GKEは、ワークロードとインフラストラクチャの自動スケーリングやロードバランシングなどの機能により、費用対効果の高いLLMサービスのためのソリューションを提供します。

このブログ記事では、GKEのNVIDIA GPUでサービススループットを最大化するための実践的な推奨事項を以下のように紹介しています。

* モデルを量子化するかどうかの判断、および使用する量子化の判断。FP16およびBfloat16の量子化は、FP32とほぼ同じ精度を、メモリ使用量を半分にして実現します。

* モデルに適したマシンタイプの選択。適切なマシンタイプの選択は、モデル内のパラメータの数とモデルの重みのデータ型によって異なります。

* 適切なGPUの選択。GKEは、NVIDIA GPUを搭載したさまざまなVMを提供しています。適切なGPUの選択は、モデルの特性とパフォーマンスの要件によって異なります。

さらに、このブログ記事では、特定の推論ワークロードに対してモデルサーバープラットフォームを最適化する方法についても説明しています。

* 入力負荷の高いユースケースと出力負荷の高いユースケースの最適化。LLMの推論には、プリフィルとデコードの2つのフェーズがあります。

* バッチ処理がパフォーマンスに与える影響。バッチリクエストは、コストを増やすことなく、より多くのGPUメモリ、HBM帯域幅、GPU FLOPSを利用するため、より高いスループットを実現するために不可欠です。

全体的に、このブログ記事では、GKEのGPUでLLMのサービススループットを最大化するための実践的なガイダンスを提供しています。これらの推奨事項に従うことで、組織は高いパフォーマンスを提供しながら、LLMのサービスコストを最小限に抑えることができます。