Postingan terbaru dalam seri kami tentang pembandingan latensi-throughput model bahasa besar (LLM) kini tersedia. Postingan ini menyediakan panduan komprehensif bagi pengembang tentang estimasi total biaya kepemilikan (TCO) inferensi LLM. Seri ini berfungsi sebagai sumber daya edukasi bagi pengembang yang ingin memahami implikasi finansial dari penerapan sistem Generative AI berskala besar. Postingan ini dibuat berdasarkan postingan sebelumnya yang memperkenalkan dasar-dasar pembandingan dan alat praktis untuk mengukur kinerja.

LLM semakin menjadi arus utama dalam industri perangkat lunak, mendukung berbagai aplikasi mulai dari asisten AI hingga ko-pilot pengodean. Rangkaian model DeepSeek R1 menunjukkan kemajuan dalam mengurangi biaya pelatihan dan inferensi, menandakan masa depan di mana aplikasi LLM lebih mudah diakses dan digunakan secara luas. Namun, lonjakan adopsi ini menciptakan tantangan dalam memperkirakan infrastruktur dan TCO yang diperlukan untuk sistem AI ini secara akurat. Panduan terbaru kami menyediakan pendekatan langkah demi langkah untuk pembandingan kinerja, analisis data, dan perhitungan TCO.

Pembandingan kinerja merupakan langkah awal yang penting, yang memerlukan pengukuran throughput dan latency sistem dalam berbagai beban. Alat seperti NVIDIA GenAI-Perf menyediakan metrik utama untuk memfasilitasi proses ini, dan layanan mikro NVIDIA NIM menyediakan kerangka kerja untuk mengukur kinerja instans LLM dengan mudah. ​​Menganalisis data pembanding membantu pengembang memahami perbedaan antara latency dan throughput serta membuat keputusan yang tepat tentang ukuran perangkat keras dan efisiensi biaya.

Artikel ini juga menguraikan cara membuat kalkulator TCO yang memperhitungkan biaya perangkat keras dan perangkat lunak serta menguraikan total biaya menjadi metrik standar industri (seperti biaya per 1.000 permintaan atau biaya per juta token). Kalkulator membantu memvisualisasikan berbagai skenario penerapan dan pengorbanan finansialnya. Sasaran dari seri ini adalah untuk membekali pengembang dengan pengetahuan untuk secara efisien menskalakan aplikasi LLM mereka, dengan menyoroti pentingnya pendekatan metodologis dalam estimasi TCO. Sumber daya tambahan tersedia bagi mereka yang ingin mempelajari lebih lanjut tentang metodologi perhitungan TCO dan dampak arsitektur platform pada TCO.