موازنة الحمل لاستدلال الذكاء الاصطناعي: توزيع الطلبات عبر أكثر من 1000 وحدة GPU

تم التحديث في 8 ديسمبر 2025

تحديث ديسمبر 2025: التجميع المستمر (vLLM، TensorRT-LLM) يُحدث تحولاً في موازنة الحمل—أصبح تشكيل الدُفعات الديناميكي معياراً قياسياً. Kubernetes Gateway API يكتسب انتشاراً لتوجيه استدلال الذكاء الاصطناعي. خدمة النماذج المتعددة (Triton Inference Server 2.40+) تُمكّن من المشاركة الفعالة لوحدات GPU. التخزين المؤقت للبادئات يُقلل من حمل ذاكرة التخزين المؤقت KV بنسبة 40-60%. توجيه الطلبات يأخذ الآن في الاعتبار تشابه المطالبات لتحقيق إصابات ذاكرة التخزين المؤقت. استدلال GPU بدون خادم (Modal، Beam، RunPod) يتعامل مع حركة المرور المفاجئة بتكلفة فعالة.

تُحدد موازنة الحمل ما إذا كانت أنظمة استدلال الذكاء الاصطناعي تحقق استخداماً بنسبة 95% لوحدات GPU أو تُهدر 40% من القدرة الحوسبية من خلال التوزيع غير الفعال للطلبات. عندما تخدم OpenAI 100 مليون طلب ChatGPT يومياً عبر 128,000 وحدة GPU، تمنع خوارزميات موازنة الحمل المتطورة أي وحدة GPU من أن تصبح عنق زجاجة بينما تظل الأخرى خاملة. الفرق بين التوزيع الدوري البسيط وموازنة الحمل الذكية يُترجم إلى ملايين في تكاليف البنية التحتية ويُحدد ما إذا كان المستخدمون يختبرون أوقات استجابة 50 ميلي ثانية أو 500 ميلي ثانية. يفحص هذا الدليل الاستراتيجيات المُثبتة في الإنتاج لتوزيع أحمال عمل الاستدلال عبر أساطيل GPU الضخمة.

أساسيات موازنة الحمل لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي

تُظهر أحمال عمل استدلال الذكاء الاصطناعي خصائص فريدة تتعامل معها خوارزميات موازنة الحمل التقليدية بشكل سيء. تتفاوت أوقات معالجة الطلبات 100 ضعف بناءً على طول تسلسل المدخلات، حيث يعالج BERT 10 رموز في 5 ميلي ثانية لكن 512 رمزاً يتطلب 250 ميلي ثانية. يتذبذب استهلاك الذاكرة ديناميكياً مع نمو ذاكرات التخزين المؤقت للمفاتيح والقيم أثناء التوليد. توجد فرص تشكيل الدُفعات فقط ضمن نوافذ زمنية ضيقة قبل انتهاء اتفاقيات مستوى الخدمة للتأخير. تتطلب هذه العوامل مناهج موازنة حمل خاصة بالذكاء الاصطناعي تتجاوز استراتيجيات خدمات الويب التقليدية.

تُعقّد خدمة النماذج ذات الحالة توزيع الحمل مقارنةً بتطبيقات الويب عديمة الحالة. تحتفظ كل وحدة GPU بأوزان النموذج التي تستهلك 20-140 جيجابايت من الذاكرة التي لا يمكن نقلها بسرعة. تتطلب فترات الإحماء بعد تحميل النموذج 50-100 مرور استدلال قبل تحقيق الأداء الأمثل. تحافظ تقارب الجلسة للذكاء الاصطناعي المحادثي على السياق عبر طلبات متعددة. إصدار النماذج يعني أن وحدات GPU المختلفة قد تخدم تكرارات نموذج مختلفة في وقت واحد. تُقيّد هذه القيود المرونة في قرارات توجيه الطلبات.

يؤثر تباين أجهزة GPU في عمليات النشر الكبيرة على فعالية موازنة الحمل. تعالج وحدات A100 GPU الطلبات بسرعة 1.7 ضعف وحدات V100 في نفس المجموعة. تُحدد اختلافات الذاكرة من 16 جيجابايت إلى 80 جيجابايت أحجام الدُفعات القصوى. يُقلل الاختناق الحراري الأداء بنسبة 20% لوحدات GPU ذات التبريد الضعيف. تخلق اختلافات طوبولوجيا الشبكة تأخيرات متفاوتة بين موازنات الحمل وعقد GPU. يجب أن تأخذ موازنة الحمل الذكية في الاعتبار هذه التفاوتات في الأجهزة لتحسين الإنتاجية الإجمالية.

تُقيّد حساسية أحمال عمل الاستدلال للتأخير استراتيجيات موازنة الحمل. تتطلب التطبيقات التي تواجه المستخدم تأخيرات P95 تحت 100 ميلي ثانية، مما يُحدّ من أعماق الطوابير. تتطلب التطبيقات في الوقت الفعلي مثل القيادة الذاتية استجابات حتمية أقل من 20 ميلي ثانية. يجب أن توازن تأخيرات تشكيل الدُفعات لتحسين الإنتاجية مع متطلبات التأخير. يُضيف التوزيع الجغرافي وقت الذهاب والإياب الذي لا يمكن لموازنة الحمل إزالته. غالباً ما تتعارض هذه القيود مع أهداف تحسين الإنتاجية.

تُضيف متطلبات تعدد المستأجرين تحديات العدالة والعزل إلى موازنة الحمل. قد يكون لدى العملاء المختلفين اتفاقيات مستوى خدمة ومستويات أولوية متفاوتة تتطلب معاملة متباينة. تمنع حصص الموارد المستأجرين الفرديين من احتكار سعة GPU. تضمن ضمانات جودة الخدمة الحد الأدنى من الإنتاجية بغض النظر عن حمل النظام الإجمالي. تعتمد دقة الفوترة على الإسناد الدقيق للطلبات وتتبع استهلاك الموارد. يجب على موازنات الحمل فرض هذه السياسات مع الحفاظ على الكفاءة.

أنماط وطوبولوجيات البنية

تُوجّه بنيات موازنة الحمل المركزية جميع الطلبات عبر طبقات موازنة حمل مخصصة. توزع مثيلات NGINX Plus أو HAProxy الطلبات على عمال GPU بناءً على خوارزميات قابلة للتكوين. تراقب فحوصات الصحة باستمرار توفر GPU ومقاييس الأداء. تحافظ الجلسات الثابتة على تقارب العميل عند الحاجة للتفاعلات ذات الحالة. تُبسّط هذه البنية الإدارة لكنها تخلق عنق زجاجة محتمل في طبقة موازنة الحمل. تستخدم Netflix موازنة الحمل المركزية لاستدلال التوصيات الخاصة بها، وتتعامل مع 5 مليارات طلب يومياً.

تُضمّن موازنة الحمل الموزعة منطق التوجيه داخل تطبيقات العميل أو شبكات الخدمات. يحتفظ العملاء بمعلومات سجل GPU ويتخذون قرارات التوجيه المباشرة. توفر شبكات خدمات Istio أو Linkerd موازنة حمل شفافة مع قطع الدائرة. هذا يُزيل عنق الزجاجة المركزي لكنه يزيد من تعقيد العميل وحمل التنسيق. تُنفذ منصة Michelangelo من Uber موازنة الحمل الموزعة، مما يُمكّن مليون تنبؤ في الثانية عبر أسطول GPU الخاص بهم.

تجمع موازنة الحمل الهرمية بين طبقات التوزيع العالمية والمحلية للتوسع الهائل. توزع موازنات الحمل العالمية عبر المناطق بناءً على الجغرافيا والسعة. توجه موازنات الحمل الإقليمية إلى مناطق التوفر مع مراعاة قرب الشبكة. تتعامل موازنات الحمل المحلية داخل المناطق مع تعيين GPU الدقيق. يتوسع هذا النهج متعدد الطبقات إلى مئات الآلاف من وحدات GPU مع الحفاظ على إمكانيات التجاوز الإقليمي. تُنفذ Google موازنة الحمل الهرمية لخدمة توصيات YouTube عبر 14 منطقة عالمية.

تُجرّد موازنة الحمل بدون خادم البنية التحتية بالكامل، وتتوسع تلقائياً بناءً على أنماط الطلبات. يوجه AWS Lambda أو Google Cloud Run طلبات الاستدلال إلى حاويات GPU مؤقتة. تؤثر البدايات الباردة على تأخير الطلب الأولي لكن الطلبات اللاحقة تحقق أوقات استجابة بالميلي ثانية. يُزيل التوسع التلقائي تخطيط السعة لكنه يزيد تكاليف كل طلب. يُناسب هذا النمط أحمال العمل المتغيرة مع التسامح مع ارتفاعات التأخير العرضية. تستخدم فلاتر الواقع المعزز في Snapchat استدلال GPU بدون خادم، وتعالج 5 مليارات طلب يومياً مع التوسع التلقائي.

توزع موازنة الحمل على الحافة الاستدلال عبر مواقع حافة موزعة جغرافياً. توجه شبكات توصيل المحتوى الطلبات إلى أقرب نقاط تواجد مُمكّنة من GPU. تُمكّن الحوسبة الطرفية متعددة الوصول 5G من تأخير أقل من 10 ميلي ثانية لتطبيقات الهاتف المحمول. يجب أن تأخذ موازنة الحمل في الاعتبار تكاليف عرض النطاق الترددي WAN وقيود سعة الحافة. تُعقّد مزامنة النموذج عبر مواقع الحافة إدارة الإصدارات. تُنفذ Workers AI من Cloudflare استدلال الحافة عبر 285 مدينة، مما يُقلل التأخير بنسبة 60% مقارنةً بالخدمة المركزية.

اختيار الخوارزمية وتحسينها

توجه خوارزميات أقل الاتصالات الطلبات إلى وحدات GPU ذات أقل الاتصالات النشطة، مما يُقارب توزيع الحمل. يتطلب التنفيذ البسيط فقط عد الاتصالات دون فحص عميق لحمل العمل. ومع ذلك، يرتبط عدد الاتصالات بشكل ضعيف مع الاستخدام الفعلي لـ GPU لأحجام الطلبات المتنوعة. تُحرّف طلبات التوليد طويلة التشغيل التوزيع على الرغم من ظهورها كاتصالات فردية. تُوزّن الإصدارات المُحسّنة الاتصالات حسب وقت المعالجة المُقدّر مما يُحسّن جودة التوازن. تُناسب هذه الخوارزمية أحمال العمل المتجانسة ذات أوقات المعالجة المتوقعة.

يُعيّن التوزيع الدوري الموزون أوزاناً مختلفة لوحدات GPU بناءً على قدرة المعالجة. قد تتلقى وحدات H100 GPU وزناً 2 ضعف مقارنةً بـ A100 مما يعكس اختلافات الأداء. تتكيف الأوزان ديناميكياً بناءً على مقاييس الإنتاجية والتأخير المُلاحظة. تزيد آليات البدء البطيء تدريجياً من حركة المرور إلى وحدات GPU المُضافة حديثاً. يتعامل هذا النهج مع الأجهزة غير المتجانسة بفعالية لكنه يتطلب معايرة دقيقة للأوزان. يستخدم Amazon SageMaker التوزيع الدوري الموزون لنقاط النهاية متعددة المثيلات، محققاً استخداماً أفضل بنسبة 15% من التوزيع الدوري البسيط.

يختار توجيه أقل وقت استجابة وحدات GPU ذات أقل أوقات استجابة حديثة للطلبات الجديدة. تُنعّم المتوسطات المتحركة الارتفاعات المؤقتة مع التقاط اتجاهات الأداء. تدمج تنبؤات وقت الاستجابة خصائص الطلب مثل عدد الرموز. تفصل قياسات تأخير الشبكة تأخيرات النقل عن المعالجة. تتكيف هذه الخوارزمية مع الظروف المتغيرة لكنها قد تتذبذب تحت الحمل. تُنفذ Azure ML من Microsoft توجيه وقت الاستجابة، مما يُقلل تأخير P99 بنسبة 30%.

تأخذ موازنة عمق الطابور في الاعتبار الطلبات المعلقة في كل GPU عند قرارات التوجيه. تتلقى وحدات GPU ذات الطوابير الأقصر طلبات جديدة للحفاظ على تراكمات متوازنة. تُحسّن أوقات الإكمال المُقدّرة على مقاييس طول الطابور البسيطة. تضمن طوابير الأولوية عدم انتظار الطلبات ذات الأولوية العالية خلف المهام الدُفعية. تتطلب رؤية عمق الطابور تكاملاً وثيقاً مع بنية خدمة GPU التحتية. تستخدم Anthropic موازنة عمق الطابور لخدمة Claude، مما يحافظ على أوقات استجابة متسقة تحت حمل متغير.

تستخدم موازنة الحمل التنبؤية التعلم الآلي للتنبؤ بالتوجيه الأمثل للطلبات. تُدرّب الأنماط التاريخية النماذج على التنبؤ بوقت المعالجة من ميزات الطلب. يتوقع تحليل السلاسل الزمنية ارتفاعات الحمل مما يُمكّن التوسع الاستباقي. يُحسّن التعلم المعزز سياسات التوجيه من خلال التجريب المستمر. تحقق هذه المناهج المتطورة أداءً فائقاً لكنها تتطلب استثماراً كبيراً في التطوير. تستخدم بنية AI التحتية في Meta موازنة الحمل المُتعلّمة، مما يُحسّن الإنتاجية بنسبة 25% على الخوارزميات الإرشادية.

تقنيات وأدوات التنفيذ

يوفر NGINX Plus موازنة حمل بدرجة تجارية مع تحسينات خاصة بـ GPU. تدعم وحدة upstream إدارة الخلفية الديناميكية عبر API. تكشف فحوصات الصحة النشطة عن فشل GPU في ثوانٍ. يتعامل تخزين الطلبات المؤقت ومنطق إعادة المحاولة مع الفشل العابر بسلاسة. تكشف المقاييس في الوقت الفعلي عن معدلات الطلبات ومعدلات الأخطاء ونسب التأخير المئوية. يُمكّن البرمجة النصية المخصصة بلغة Lua تنفيذ منطق توجيه متطور. مثال على التكوين لموازنة حمل GPU:

upstream gpu_backend {
    zone gpu_zone 64k;
    least_conn;
    server gpu1.internal:8080 weight=2 max_fails=2 fail_timeout=30s;
    server gpu2.internal:8080 weight=1 max_fails=2 fail_timeout=30s;
    keepalive 32;
}

يقدم HAProxy موازنة حمل عالية الأداء مع خيارات خوارزمية واسعة. تُمكّن واجهة برمجة تطبيقات وقت التشغيل من إعادة التكوين بدون توقف لعمليات التوسع. تحافظ جداول الثبات على استمرار الجلسة عبر الطلبات. يشمل فحص الصحة المتقدم بروتوكولات مخصصة للتحقق الخاص بـ GPU. يُقلل تعدد الاتصالات من الحمل لواجهات برمجة تطبيقات استدلال HTTP/2 gRPC. تستخدم OpenAI HAProxy لخدمة ChatGPT، وتتعامل مع ملايين الاتصالات المتزامنة.

يوفر Envoy Proxy موازنة حمل سحابية أصلية حديثة مع إمكانية ملاحظة واسعة. تتعامل إعادة المحاولات التلقائية مع التراجع الأسي مع عدم توفر GPU المؤقت. يمنع قطع الدائرة فشل التتالي عندما تصبح وحدات GPU مُحمّلة بشكل زائد. يُزيل اكتشاف القيم المتطرفة تلقائياً المثيلات ذات الأداء الضعيف من التناوب. يُحسّن دعم gRPC الأصلي نقل بيانات التنسور. يمنع تحديد المعدل والتحكم في القبول حالات الحمل الزائد. تستخدم منصة التعلم الآلي في Lyft Envoy لجميع إدارة حركة مرور GPU.

تدمج حلول Kubernetes الأصلية موازنة الحمل مع تنسيق الحاويات. توفر تنفيذات شبكة الخدمات مثل Istio موازنة حمل شفافة. تُمكّن Gateway API من التوجيه المتقدم بناءً على رؤوس الطلبات أو المسارات. يُعدّل Horizontal Pod Autoscaler عدد pods GPU بناءً على المقاييس. تُنمذج تعريفات الموارد المخصصة المتطلبات والقيود الخاصة بـ GPU. يُبسّط هذا التكامل العمليات لكنه قد يفتقر إلى تحسينات خاصة بـ GPU. يستخدم Spotify دخول Kubernetes لخدمة نموذج ML عبر 2,000 GPU.

تُضمّن موازنات الحمل على مستوى التطبيق منطق التوجيه داخل أطر الخدمة. يشمل TensorFlow Serving إمكانيات تجميع الطلبات والتوجيه المدمجة. يُنفذ Triton Inference Server التجميع الديناميكي مع جدولة الأولويات. يوفر Ray Serve موازنة حمل أصلية بلغة Python لأحمال عمل ML. تقدم هذه الحلول تكاملاً وثيقاً مع أطر ML لكنها قد تفتقر إلى النضج التشغيلي. تستخدم منصة ML في Instacart Ray Serve

[تم اقتطاع المحتوى للترجمة]