بهینهسازی و ارزیابی دقیق فرآیند استنتاج (Inference) در مدلهای زبانی بزرگ (LLM)، یکی از چالشهای اصلی توسعهدهندگان در حوزه هوش مصنوعی است. برای دستیابی به درک درستی از کارایی مدل، باید هشت جنبه حیاتی از جمله معیارهای کلی استنتاج، اندازهگیری درخواستهای تکی، همگامسازی سیستم و تحلیل حافظه را مورد توجه قرار داد.
یکی از شاخصهای حیاتی در این زمینه، نرخ تأخیر (Latency) است که زمان سپری شده برای پردازش یک درخواست از لحظه شروع تا پایان را نشان میدهد. علاوه بر این، بررسی بارهای کاری GPU با استفاده از رویدادهای CUDA، مدیریت درخواستهای همزمان و محاسبه دقیق هزینه به ازای هر توکن، از دیگر محورهای اصلی برای ارزیابی عملکرد مدلها در محیطهای تکماشینی و خوشههای چندگانه است.