Together AI、LLM推論用自動スケーリングエンドポイントを公開

記事の3ポイント

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   LLM 特有のスケーリング課題の提示

   GPU の利用率が低くてもキューが溜まる現象や、コールドスタートに数分を要する特性により、従来の CPU ベースの自動スケーリング手法では LLM 推論の負荷を正しく検知できないと指摘している。

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   過剰・不足プロビジョニングのコスト

   GPU を低利用率で待機させる過剰プロビジョニングはコスト増となり、逆にリクエスト処理能力を超えるとキューイングが発生して TTFT が急激に悪化する不足プロビジョニングも深刻な問題となる。

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   推論エンジン固有メトリクスの採用

   Together AI のプラットフォームでは、在-flight リクエスト数、TTFT（Time to First Token）、GPU 利用率、トークンスループットなど、推論エンジンの実態を反映する指標を選択して自動スケーリングを制御できる。