Beispiel · Unternehmensrechenzentrum
Ausgangslage
Ein Industrieunternehmen betreibt eigene GPU-Server für interne KI-Anwendungen. Die Nutzung wächst schneller als geplant, die Antwortzeiten steigen, und zu Spitzenzeiten warten Anfragen in der Schlange. Neue Hardware ist bestellt, kommt aber erst in einigen Monaten.
Was wir messen
- Durchsatz und Antwortzeit unter echten Lastprofilen
- Zeit bis zum ersten Token, als Median und P95
- Antwortqualität im gepaarten Vorher-nachher-Vergleich
- Energie je Million Token an der Stromzufuhr der Server
Was wir anpassen
- Serving-Engine und Quantisierung passend zu Modell und Last
- KV-Cache, Batching und Scheduling
- Verteilung der Modelle auf die vorhandenen GPUs
Was Sie erhalten
- Prüfbericht mit Rohdaten, vorher und nachher
- Register aller Konfigurationsänderungen
- Getesteter Rollback auf die Ausgangskonfiguration
Ergebnis im Beispiel
Der Prüfbericht zeigt, wie viel Leistung die vorhandenen GPUs innerhalb der vereinbarten Qualitäts- und Zeitgrenzen bringen. Auf dieser Grundlage entscheidet das Unternehmen, ob und in welchem Umfang es die bestellte Hardware braucht.