Load Balancing für KI-Inferenz: Verteilung von Anfragen über 1000+ GPUs

Aktualisiert am 8. Dezember 2025

Update Dezember 2025: Continuous Batching (vLLM, TensorRT-LLM) transformiert das Load Balancing – dynamische Batch-Bildung ist jetzt Standard. Kubernetes Gateway API gewinnt an Akzeptanz für KI-Inferenz-Routing. Multi-Model-Serving (Triton Inference Server 2.40+) ermöglicht effiziente GPU-Nutzung. Prefix Caching reduziert den KV-Cache-Overhead um 40-60%. Request-Routing berücksichtigt jetzt Prompt-Ähnlichkeit für Cache-Treffer. Serverless GPU-Inferenz (Modal, Beam, RunPod) bewältigt Lastspitzen kosteneffizient.

Load Balancing entscheidet darüber, ob KI-Inferenzsysteme eine GPU-Auslastung von 95% erreichen oder durch ineffiziente Anfragenverteilung 40% der Rechenkapazität verschwenden. Wenn OpenAI täglich 100 Millionen ChatGPT-Anfragen über 128.000 GPUs bedient, verhindern ausgefeilte Load-Balancing-Algorithmen, dass einzelne GPUs zum Engpass werden, während andere untätig bleiben. Der Unterschied zwischen naivem Round-Robin und intelligentem Load Balancing bedeutet Millionen an Infrastrukturkosten und bestimmt, ob Nutzer Antwortzeiten von 50ms oder 500ms erleben. Dieser Leitfaden untersucht praxiserprobte Strategien zur Verteilung von Inferenz-Workloads über massive GPU-Flotten.

Grundlagen des Load Balancing für KI-Workloads

KI-Inferenz-Workloads weisen einzigartige Eigenschaften auf, die traditionelle Load-Balancing-Algorithmen schlecht handhaben. Anfrageverarbeitungszeiten variieren um den Faktor 100 basierend auf der Eingabesequenzlänge – BERT verarbeitet 10 Tokens in 5ms, aber 512 Tokens benötigen 250ms. Der Speicherverbrauch schwankt dynamisch, wenn Key-Value-Caches während der Generierung wachsen. Batch-Bildungsmöglichkeiten existieren nur innerhalb enger Zeitfenster, bevor Latenz-SLAs ablaufen. Diese Faktoren erfordern KI-spezifische Load-Balancing-Ansätze jenseits konventioneller Webservice-Strategien.

Stateful Model Serving verkompliziert die Lastverteilung im Vergleich zu zustandslosen Webanwendungen. Jede GPU hält Modellgewichte vor, die 20-140GB Speicher verbrauchen und nicht schnell verschoben werden können. Aufwärmphasen nach dem Laden des Modells erfordern 50-100 Inferenzdurchläufe, bevor optimale Leistung erreicht wird. Session-Affinität für konversationelle KI erhält den Kontext über mehrere Anfragen hinweg. Modell-Versionierung bedeutet, dass verschiedene GPUs gleichzeitig unterschiedliche Modelliterationen bedienen können. Diese Einschränkungen begrenzen die Flexibilität bei Routing-Entscheidungen.

GPU-Hardware-Heterogenität in großen Deployments beeinflusst die Effektivität des Load Balancing. A100-GPUs verarbeiten Anfragen 1,7-mal schneller als V100s im selben Cluster. Speichervariationen von 16GB bis 80GB bestimmen maximale Batch-Größen. Thermisches Throttling reduziert die Leistung um 20% bei schlecht gekühlten GPUs. Unterschiede in der Netzwerktopologie erzeugen variierende Latenzen zwischen Load Balancern und GPU-Knoten. Intelligentes Load Balancing muss diese Hardwareunterschiede berücksichtigen, um den Gesamtdurchsatz zu optimieren.

Die Latenzempfindlichkeit von Inferenz-Workloads schränkt Load-Balancing-Strategien ein. Nutzerorientierte Anwendungen erfordern P95-Latenzen unter 100ms, was die Warteschlangentiefe begrenzt. Echtzeitanwendungen wie autonomes Fahren verlangen deterministische Antworten unter 20ms. Batch-Bildungsverzögerungen zur Verbesserung des Durchsatzes müssen gegen Latenzanforderungen abgewogen werden. Geografische Verteilung fügt Round-Trip-Zeit hinzu, die Load Balancing nicht eliminieren kann. Diese Einschränkungen stehen oft im Konflikt mit Durchsatzoptimierungszielen.

Multi-Tenancy-Anforderungen fügen dem Load Balancing Fairness- und Isolationsherausforderungen hinzu. Verschiedene Kunden können unterschiedliche SLAs und Prioritätsstufen haben, die differenzierte Behandlung erfordern. Ressourcenkontingente verhindern, dass einzelne Mandanten GPU-Kapazität monopolisieren. Quality-of-Service-Garantien stellen minimalen Durchsatz unabhängig von der Gesamtsystemlast sicher. Abrechnungsgenauigkeit hängt von präziser Anfragenzuordnung und Ressourcenverbrauchsverfolgung ab. Load Balancer müssen diese Richtlinien durchsetzen und gleichzeitig Effizienz aufrechterhalten.

Architekturmuster und Topologien

Zentralisierte Load-Balancing-Architekturen leiten alle Anfragen durch dedizierte Load-Balancer-Schichten. NGINX Plus- oder HAProxy-Instanzen verteilen Anfragen an GPU-Worker basierend auf konfigurierbaren Algorithmen. Health Checks überwachen kontinuierlich GPU-Verfügbarkeit und Leistungsmetriken. Sticky Sessions erhalten bei Bedarf Client-Affinität für zustandsbehaftete Interaktionen. Diese Architektur vereinfacht das Management, schafft aber potenzielle Engpässe auf der Load-Balancer-Ebene. Netflix verwendet zentralisiertes Load Balancing für ihre Empfehlungs-Inferenz und verarbeitet täglich 5 Milliarden Anfragen.

Verteiltes Load Balancing bettet Routing-Logik in Client-Anwendungen oder Service Meshes ein. Clients pflegen GPU-Registry-Informationen und treffen direkte Routing-Entscheidungen. Istio- oder Linkerd-Service-Meshes bieten transparentes Load Balancing mit Circuit Breaking. Dies eliminiert zentrale Engpässe, erhöht aber Client-Komplexität und Koordinationsaufwand. Ubers Michelangelo-Plattform implementiert verteiltes Load Balancing und ermöglicht 1 Million Vorhersagen pro Sekunde über ihre GPU-Flotte.

Hierarchisches Load Balancing kombiniert globale und lokale Verteilungsebenen für massive Skalierung. Globale Load Balancer verteilen über Regionen basierend auf Geografie und Kapazität. Regionale Load Balancer routen zu Verfügbarkeitszonen unter Berücksichtigung der Netzwerknähe. Lokale Load Balancer innerhalb von Zonen handhaben feinkörnige GPU-Zuweisung. Dieser mehrstufige Ansatz skaliert auf Hunderttausende von GPUs bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung regionaler Failover-Fähigkeiten. Google implementiert hierarchisches Load Balancing für YouTube-Empfehlungs-Serving über 14 globale Regionen.

Serverless Load Balancing abstrahiert die Infrastruktur vollständig und skaliert automatisch basierend auf Anfragemustern. AWS Lambda oder Google Cloud Run routen Inferenz-Anfragen zu ephemeren GPU-Containern. Cold Starts beeinflussen die initiale Anfrage-Latenz, aber nachfolgende Anfragen erreichen Millisekunden-Antwortzeiten. Automatische Skalierung eliminiert Kapazitätsplanung, erhöht aber die Kosten pro Anfrage. Dieses Muster eignet sich für variable Workloads mit Toleranz für gelegentliche Latenzspitzen. Snapchats AR-Filter nutzen Serverless GPU-Inferenz und verarbeiten täglich 5 Milliarden Anfragen mit automatischer Skalierung.

Edge Load Balancing verteilt Inferenz über geografisch verteilte Edge-Standorte. Content-Delivery-Networks routen Anfragen zum nächsten GPU-fähigen Point of Presence. 5G Multi-Access Edge Computing ermöglicht Sub-10ms-Latenz für mobile Anwendungen. Load Balancing muss WAN-Bandbreitenkosten und Edge-Kapazitätsbeschränkungen berücksichtigen. Modellsynchronisation über Edge-Standorte verkompliziert das Versionsmanagement. Cloudflares Workers AI implementiert Edge-Inferenz über 285 Städte und reduziert die Latenz um 60% im Vergleich zu zentralisiertem Serving.

Algorithmenauswahl und -optimierung

Least-Connections-Algorithmen routen Anfragen zu GPUs mit den wenigsten aktiven Verbindungen und approximieren so die Lastverteilung. Die einfache Implementierung erfordert nur Verbindungszählung ohne tiefe Workload-Inspektion. Allerdings korreliert die Verbindungsanzahl schlecht mit der tatsächlichen GPU-Auslastung bei unterschiedlichen Anfragegrößen. Langlaufende Generierungsanfragen verzerren die Verteilung, obwohl sie als einzelne Verbindungen erscheinen. Erweiterte Versionen gewichten Verbindungen nach geschätzter Verarbeitungszeit und verbessern die Balance-Qualität. Dieser Algorithmus eignet sich für homogene Workloads mit vorhersagbaren Verarbeitungszeiten.

Weighted Round-Robin weist GPUs unterschiedliche Gewichte basierend auf ihrer Verarbeitungskapazität zu. H100-GPUs könnten 2-faches Gewicht im Vergleich zu A100s erhalten, was Leistungsunterschiede widerspiegelt. Gewichte werden dynamisch basierend auf beobachtetem Durchsatz und Latenzmetriken angepasst. Slow-Start-Mechanismen erhöhen den Traffic zu neu hinzugefügten GPUs schrittweise. Dieser Ansatz handhabt heterogene Hardware effektiv, erfordert aber genaue Gewichtskalibrierung. Amazon SageMaker verwendet Weighted Round-Robin für Multi-Instance-Endpoints und erreicht 15% bessere Auslastung als naives Round-Robin.

Least-Response-Time-Routing wählt GPUs mit den niedrigsten aktuellen Antwortzeiten für neue Anfragen aus. Gleitende Durchschnitte glätten temporäre Spitzen und erfassen gleichzeitig Leistungstrends. Antwortzeitvorhersagen berücksichtigen Anfragecharakteristiken wie Token-Anzahl. Netzwerklatenz-Messungen trennen Transport- von Verarbeitungsverzögerungen. Dieser Algorithmus passt sich an veränderte Bedingungen an, kann aber unter Last oszillieren. Microsofts Azure ML implementiert Response-Time-Routing und reduziert die P99-Latenz um 30%.

Queue-Depth-Balancing berücksichtigt ausstehende Anfragen bei jeder GPU bei Routing-Entscheidungen. GPUs mit kürzeren Warteschlangen erhalten neue Anfragen und halten ausgewogene Rückstände aufrecht. Geschätzte Fertigstellungszeiten verbessern einfache Warteschlangenlängen-Metriken. Priority Queues stellen sicher, dass Anfragen mit hoher Priorität nicht hinter Batch-Jobs warten. Queue-Depth-Sichtbarkeit erfordert enge Integration mit der GPU-Serving-Infrastruktur. Anthropic verwendet Queue-Depth-Balancing für Claude-Serving und erhält konsistente Antwortzeiten unter variabler Last.

Prädiktives Load Balancing verwendet maschinelles Lernen, um optimales Anfrage-Routing vorherzusagen. Historische Muster trainieren Modelle zur Vorhersage der Verarbeitungszeit aus Anfragemerkmalen. Zeitreihenanalyse antizipiert Lastspitzen und ermöglicht proaktive Skalierung. Reinforcement Learning optimiert Routing-Policies durch kontinuierliches Experimentieren. Diese ausgefeilten Ansätze erreichen überlegene Leistung, erfordern aber erhebliche Entwicklungsinvestitionen. Metas KI-Infrastruktur setzt erlerntes Load Balancing ein und verbessert den Durchsatz um 25% gegenüber heuristischen Algorithmen.

Implementierungstechnologien und Tools

NGINX Plus bietet kommerzielles Load Balancing mit GPU-spezifischen Erweiterungen. Das Upstream-Modul unterstützt dynamisches Backend-Management via API. Aktive Health Checks erkennen GPU-Ausfälle innerhalb von Sekunden. Request-Buffering und Retry-Logik handhaben vorübergehende Ausfälle elegant. Echtzeit-Metriken zeigen Anforderungsraten, Fehlerraten und Latenzperzentile. Benutzerdefiniertes Lua-Scripting ermöglicht die Implementierung ausgefeilter Routing-Logik. Konfigurationsbeispiel für GPU Load Balancing:

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;
}

HAProxy bietet hochleistungsfähiges Load Balancing mit umfangreichen algorithmischen Optionen. Die Runtime API ermöglicht Null-Downtime-Rekonfiguration für Skalierungsoperationen. Stick Tables erhalten Session-Persistenz über Anfragen hinweg. Erweitertes Health Checking umfasst benutzerdefinierte Protokolle für GPU-spezifische Validierung. Connection Multiplexing reduziert den Overhead für HTTP/2 gRPC-Inferenz-APIs. OpenAI verwendet HAProxy für ChatGPT-Serving und verarbeitet Millionen gleichzeitiger Verbindungen.

Envoy Proxy bietet modernes Cloud-natives Load Balancing mit umfassender Observability. Automatische Retries mit exponentiellem Backoff handhaben temporäre GPU-Nichtverfügbarkeit. Circuit Breaking verhindert Kaskadenfehler, wenn GPUs überlastet werden. Outlier Detection entfernt automatisch leistungsschwache Instanzen aus der Rotation. Native gRPC-Unterstützung optimiert für Tensor-Datenübertragung. Rate Limiting und Admission Control verhindern Überlastungszustände. Lyfts Machine-Learning-Plattform verwendet Envoy für das gesamte GPU-Traffic-Management.

Kubernetes-native Lösungen integrieren Load Balancing mit Container-Orchestrierung. Service-Mesh-Implementierungen wie Istio bieten transparentes Load Balancing. Gateway API ermöglicht erweitertes Routing basierend auf Request-Headern oder Pfaden. Horizontal Pod Autoscaler passt die GPU-Pod-Anzahl basierend auf Metriken an. Custom Resource Definitions modellieren GPU-spezifische Anforderungen und Einschränkungen. Diese Integration vereinfacht den Betrieb, kann aber GPU-spezifische Optimierungen vermissen lassen. Spotify verwendet Kubernetes Ingress für ML-Model-Serving über 2.000 GPUs.

Application-Level Load Balancer betten Routing-Logik in Serving-Frameworks ein. TensorFlow Serving enthält integrierte Request-Batching- und Routing-Fähigkeiten. Triton Inference Server implementiert dynamisches Batching mit Priority Scheduling. Ray Serve bietet Python-natives Load Balancing für ML-Workloads. Diese Lösungen bieten enge Integration mit ML-Frameworks, können aber an operativer Reife mangeln. Instacarts ML-Plattform verwendet Ray Serve

[Inhalt für Übersetzung gekürzt]