SemiAnalysisによると、市場は大規模言語モデルの推論において、最初のトークンまでの時間（TTFT）を過度に重視している可能性がある。この研究によると、推論システムの最適化は単にレイテンシーを最小化することではなく、単一ユーザーインタラクション速度（tok/s/user）と全体のスループット効率（tok/s/GPU）のバランスを取ることである。SemiAnalysisは、推論タスクのうち10～20％のみが真にレイテンシーに制約されており、ほとんどのシナリオではスループットとコスト効率が優先されると見積もっている。TTFTではなく、生成フェーズ中のトークン生成速度が主要なパフォーマンス変数となる。
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