AI इन्फरेंस के लिए लोड बैलेंसिंग: 1000+ GPUs में रिक्वेस्ट्स का वितरण
अपडेटेड 8 दिसंबर, 2025
दिसंबर 2025 अपडेट: Continuous batching (vLLM, TensorRT-LLM) लोड बैलेंसिंग को बदल रहा है—dynamic batch formation अब स्टैंडर्ड है। Kubernetes Gateway API AI inference routing के लिए अपनाया जा रहा है। Multi-model serving (Triton Inference Server 2.40+) कुशल GPU शेयरिंग को सक्षम कर रहा है। Prefix caching KV cache overhead को 40-60% तक कम कर रहा है। Request routing अब cache hits के लिए prompt similarity को ध्यान में रख रहा है। Serverless GPU inference (Modal, Beam, RunPod) burst traffic को cost-effectively संभाल रहा है।
लोड बैलेंसिंग यह निर्धारित करती है कि AI inference systems 95% GPU utilization हासिल करते हैं या inefficient request distribution के कारण 40% compute capacity बर्बाद करते हैं। जब OpenAI 128,000 GPUs पर प्रतिदिन 100 मिलियन ChatGPT requests serve करता है, तो sophisticated load balancing algorithms किसी भी एक GPU को bottleneck बनने से रोकते हैं जबकि अन्य idle बैठे रहते हैं। Naive round-robin और intelligent load balancing के बीच का अंतर इन्फ्रास्ट्रक्चर लागत में लाखों का अंतर और यूजर्स को 50ms या 500ms response time मिलने का निर्धारण करता है। यह गाइड massive GPU fleets में inference workloads वितरित करने की production-proven strategies की जांच करती है।
AI Workloads के लिए लोड बैलेंसिंग की मूल बातें
AI inference workloads अनोखी विशेषताएं प्रदर्शित करते हैं जिन्हें traditional load balancing algorithms खराब तरीके से संभालते हैं। Request processing times input sequence length के आधार पर 100x तक भिन्न होते हैं, BERT 10 tokens को 5ms में process करता है लेकिन 512 tokens के लिए 250ms चाहिए। Memory consumption dynamically fluctuate होती है क्योंकि generation के दौरान key-value caches बढ़ते हैं। Batch formation के अवसर केवल narrow time windows में मौजूद होते हैं इससे पहले कि latency SLAs expire हो जाएं। ये कारक conventional web service strategies से परे AI-specific load balancing approaches की मांग करते हैं।
Stateful model serving stateless web applications की तुलना में load distribution को जटिल बनाता है। प्रत्येक GPU 20-140GB memory consume करने वाले model weights maintain करता है जिन्हें जल्दी relocate नहीं किया जा सकता। Model loading के बाद warm-up periods को optimal performance प्राप्त करने से पहले 50-100 inference passes की आवश्यकता होती है। Conversational AI के लिए session affinity multiple requests में context maintain करती है। Model versioning का मतलब है कि different GPUs एक साथ different model iterations serve कर सकते हैं। ये constraints request routing decisions में flexibility को सीमित करते हैं।
Large deployments में GPU hardware heterogeneity load balancing effectiveness को प्रभावित करती है। A100 GPUs एक ही cluster में V100s की तुलना में 1.7x तेजी से requests process करते हैं। 16GB से 80GB तक की memory variations maximum batch sizes निर्धारित करती हैं। Thermal throttling poorly cooled GPUs के लिए performance को 20% कम कर देता है। Network topology differences load balancers और GPU nodes के बीच varying latencies create करते हैं। Intelligent load balancing को overall throughput optimize करने के लिए इन hardware disparities को account करना चाहिए।
Inference workloads की latency sensitivity load balancing strategies को constrain करती है। User-facing applications को P95 latencies 100ms से कम चाहिए, जो queue depths को limit करता है। Autonomous driving जैसी real-time applications deterministic sub-20ms responses की मांग करती हैं। Throughput improve करने के लिए batch formation delays को latency requirements के साथ balance करना चाहिए। Geographic distribution round-trip time जोड़ता है जिसे load balancing eliminate नहीं कर सकता। ये constraints अक्सर throughput optimization goals के साथ conflict करते हैं।
Multi-tenancy requirements load balancing में fairness और isolation challenges जोड़ती हैं। Different customers के varying SLAs और priority levels हो सकते हैं जिन्हें differentiated treatment की आवश्यकता होती है। Resource quotas single tenants को GPU capacity monopolize करने से रोकते हैं। Quality of service guarantees overall system load के बावजूद minimum throughput ensure करती हैं। Billing accuracy precise request attribution और resource consumption tracking पर निर्भर करती है। Load balancers को efficiency maintain करते हुए इन policies को enforce करना चाहिए।
Architecture Patterns और Topologies
Centralized load balancing architectures सभी requests को dedicated load balancer tiers के माध्यम से funnel करती हैं। NGINX Plus या HAProxy instances configurable algorithms के आधार पर GPU workers को requests distribute करते हैं। Health checks continuously GPU availability और performance metrics monitor करते हैं। Sticky sessions stateful interactions के लिए required होने पर client affinity maintain करते हैं। यह architecture management को simplify करता है लेकिन load balancer layer पर potential bottlenecks create करता है। Netflix अपने recommendation inference के लिए centralized load balancing use करता है, जो daily 5 billion requests handle करता है।
Distributed load balancing client applications या service meshes के भीतर routing logic embed करता है। Clients GPU registry information maintain करते हैं और direct routing decisions लेते हैं। Istio या Linkerd service meshes circuit breaking के साथ transparent load balancing provide करते हैं। यह central bottlenecks eliminate करता है लेकिन client complexity और coordination overhead बढ़ाता है। Uber का Michelangelo platform distributed load balancing implement करता है, जो उनके GPU fleet में per second 1 million predictions enable करता है।
Hierarchical load balancing massive scale के लिए global और local distribution tiers combine करता है। Global load balancers geography और capacity के आधार पर regions में distribute करते हैं। Regional load balancers network proximity consider करते हुए availability zones को route करते हैं। Zones के भीतर local load balancers fine-grained GPU assignment handle करते हैं। यह multi-tier approach regional failover capabilities maintain करते हुए hundreds of thousands GPUs तक scale करता है। Google 14 global regions में YouTube recommendation serving के लिए hierarchical load balancing implement करता है।
Serverless load balancing infrastructure को पूरी तरह abstract करता है, request patterns के आधार पर automatically scale होता है। AWS Lambda या Google Cloud Run inference requests को ephemeral GPU containers को route करते हैं। Cold starts initial request latency को impact करते हैं लेकिन subsequent requests millisecond response times achieve करते हैं। Automatic scaling capacity planning eliminate करता है लेकिन per-request costs बढ़ाता है। यह pattern occasional latency spikes के tolerance वाले variable workloads के लिए suit करता है। Snapchat के AR filters serverless GPU inference use करते हैं, automatic scaling के साथ daily 5 billion requests process करते हुए।
Edge load balancing geographically dispersed edge locations में inference distribute करता है। Content delivery networks nearest GPU-enabled points of presence को requests route करते हैं। 5G multi-access edge computing mobile applications के लिए sub-10ms latency enable करता है। Load balancing को WAN bandwidth costs और edge capacity constraints consider करना चाहिए। Edge locations में model synchronization version management को complicate करता है। Cloudflare का Workers AI 285 cities में edge inference implement करता है, centralized serving की तुलना में latency 60% कम करता है।
Algorithm Selection और Optimization
Least connections algorithms load distribution approximate करते हुए सबसे कम active connections वाले GPUs को requests route करते हैं। Simple implementation के लिए deep workload inspection के बिना केवल connection counting चाहिए। हालांकि, varied request sizes के लिए connection count actual GPU utilization के साथ poorly correlate करता है। Long-running generation requests single connections के रूप में appear होने के बावजूद distribution skew करते हैं। Enhanced versions estimated processing time द्वारा connections weight करके balance quality improve करते हैं। यह algorithm predictable processing times वाले homogeneous workloads के लिए suit करता है।
Weighted round-robin processing capacity के आधार पर GPUs को different weights assign करता है। H100 GPUs performance differences reflect करते हुए A100s की तुलना में 2x weight receive कर सकते हैं। Observed throughput और latency metrics के आधार पर weights dynamically adjust होते हैं। Slow-start mechanisms newly added GPUs को traffic gradually increase करते हैं। यह approach heterogeneous hardware को effectively handle करता है लेकिन accurate weight calibration require करता है। Amazon SageMaker multi-instance endpoints के लिए weighted round-robin use करता है, naive round-robin की तुलना में 15% better utilization achieve करता है।
Least response time routing new requests के लिए lowest recent response times वाले GPUs select करता है। Moving averages performance trends capture करते हुए temporary spikes smooth करते हैं। Response time predictions token count जैसी request characteristics incorporate करते हैं। Network latency measurements transport को processing delays से separate करते हैं। यह algorithm changing conditions को adapt करता है लेकिन load में oscillate हो सकता है। Microsoft का Azure ML response time routing implement करता है, P99 latency 30% कम करता है।
Queue depth balancing routing decisions लेते समय प्रत्येक GPU पर pending requests consider करता है। Shorter queues वाले GPUs balanced backlogs maintain करते हुए new requests receive करते हैं। Estimated completion times simple queue length metrics पर improve करते हैं। Priority queues ensure करते हैं कि high-priority requests batch jobs के पीछे wait न करें। Queue depth visibility के लिए GPU serving infrastructure के साथ tight integration require होता है। Anthropic Claude serving के लिए queue depth balancing use करता है, variable load में consistent response times maintain करता है।
Predictive load balancing optimal request routing forecast करने के लिए machine learning use करता है। Historical patterns request features से processing time predict करने वाले models train करते हैं। Time series analysis proactive scaling enable करते हुए load spikes anticipate करता है। Reinforcement learning continuous experimentation के माध्यम से routing policies optimize करता है। ये sophisticated approaches superior performance achieve करते हैं लेकिन substantial development investment require करते हैं। Meta का AI infrastructure learned load balancing employ करता है, heuristic algorithms की तुलना में throughput 25% improve करता है।
Implementation Technologies और Tools
NGINX Plus GPU-specific enhancements के साथ commercial-grade load balancing provide करता है। Upstream module API के माध्यम से dynamic backend management support करता है। Active health checks seconds में GPU failures detect करते हैं। Request buffering और retry logic transient failures gracefully handle करते हैं। Real-time metrics request rates, error rates, और latency percentiles expose करते हैं। Custom Lua scripting sophisticated routing logic implementation enable करता है। GPU load balancing के लिए configuration example:
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 extensive algorithmic options के साथ high-performance load balancing offer करता है। Runtime API scaling operations के लिए zero-downtime reconfiguration enable करता है। Stick tables requests में session persistence maintain करते हैं। Advanced health checking GPU-specific validation के लिए custom protocols include करता है। Connection multiplexing HTTP/2 gRPC inference APIs के लिए overhead reduce करता है। OpenAI ChatGPT serving के लिए HAProxy use करता है, millions of concurrent connections handle करता है।
Envoy Proxy extensive observability के साथ modern cloud-native load balancing provide करता है। Exponential backoff के साथ automatic retries temporary GPU unavailability handle करते हैं। Circuit breaking GPUs overloaded होने पर cascade failures prevent करता है। Outlier detection automatically underperforming instances को rotation से remove करता है। Native gRPC support tensor data transmission के लिए optimize करता है। Rate limiting और admission control overload conditions prevent करते हैं। Lyft का machine learning platform सभी GPU traffic management के लिए Envoy use करता है।
Kubernetes-native solutions container orchestration के साथ load balancing integrate करते हैं। Istio जैसी service mesh implementations transparent load balancing provide करती हैं। Gateway API request headers या paths के आधार पर advanced routing enable करता है। Horizontal Pod Autoscaler metrics के आधार पर GPU pod count adjust करता है। Custom Resource Definitions GPU-specific requirements और constraints model करते हैं। यह integration operations simplify करता है लेकिन GPU-specific optimizations की कमी हो सकती है। Spotify 2,000 GPUs में ML model serving के लिए Kubernetes ingress use करता है।
Application-level load balancers serving frameworks के भीतर routing logic embed करते हैं। TensorFlow Serving built-in request batching और routing capabilities include करता है। Triton Inference Server priority scheduling के साथ dynamic batching implement करता है। Ray Serve ML workloads के लिए Python-native load balancing provide करता है। ये solutions ML frameworks के साथ tight integration offer करते हैं लेकिन operational maturity की कमी हो सकती है। Instacart का ML platform Ray Serve use करता है
[अनुवाद के लिए सामग्री छोटी की गई]
