■ 概要 AWS EFAとNIXLを活用し、LLM推論を複数のGPUノードに分散させる、エンドツーエンドの再現性の高いパイプラインを提供する。 ■ 特徴・用途 EFAによる超低レイテンシなノード間通信を実現することで、大規模モデルの推論ボトルネックを解消する。CDKとMLflowを統合することで、高性能な分散処理環境の構築から実験管理までをコードとプラットフォームレベルで自動化し、再現性を極限まで高めることが可能。 ■ 結論 MLOpsと高性能コンピューティングの要素を統合した、実運用レベルの分散推論ベンチマークとして極めて価値が高い。