Training vs Inference Infrastructure: विभिन्न AI Workload Patterns के लिए Optimization
अपडेटेड 8 दिसंबर, 2025
दिसंबर 2025 अपडेट: H200 (141GB HBM3e) training workhorse के रूप में उभर रहा है, जबकि Blackwell GB200 production deployments शुरू कर रहा है। Inference cost efficiency के लिए L40S, L4, और AMD MI300X की ओर shift हो रहा है—MI300X अब inference के लिए H100 के साथ price-performance parity हासिल कर रहा है। Intel Gaudi 3 IBM Cloud पर traction पा रहा है। Speculative decoding और continuous batching (vLLM, TensorRT-LLM) inference economics को transform कर रहे हैं। Training-inference gap बढ़ रहा है: training को 800G+ interconnects की जरूरत है जबकि inference commodity Ethernet पर चलता है।
Training infrastructure एक model बनाने के लिए महीनों में लाखों डॉलर खर्च करता है, जबकि inference infrastructure उस model को microsecond latencies पर अरबों बार serve करता है। एक single GPT-4 training run की लागत $100 million है और इसके लिए 25,000 A100 GPUs को 90 दिनों तक चलाना पड़ता है। उस model को serve करने के लिए 128,000 GPUs की जरूरत होती है जो globally distributed हैं और throughput के बजाय latency के लिए optimized हैं। ये fundamentally अलग workload patterns distinct infrastructure approaches की मांग करते हैं जिन्हें organizations अक्सर मिला देती हैं, जिससे 40% higher costs और 60% lower utilization होता है।
Fundamental Workload Characteristics
Training workloads regular synchronization patterns के साथ massive parallelism exhibit करते हैं। Forward passes हजारों examples के batches को simultaneously process करते हैं, gradients compute करते हैं जो हर iteration में सभी participating GPUs में synchronize होते हैं। इस all-reduce operation के लिए large language models में 1.6Tb/s से अधिक aggregate bandwidth की जरूरत होती है। Training jobs हफ्तों या महीनों तक continuously चलते हैं, हर घंटे progress checkpoint करते हैं। Hardware failures के लिए immediate detection और recovery जरूरी है ताकि wasted computation से बचा जा सके।
Inference workloads individual requests को millisecond latency requirements के साथ process करते हैं। Batch sizes आमतौर पर 1 से 32 तक होते हैं, memory capacity के बजाय latency constraints द्वारा limited। Request patterns diurnal cycles follow करते हैं जिनमें peak और trough के बीच 10x variation होता है। Geographic distribution global users के लिए sub-100ms latency ensure करता है। Hardware failures service availability को तुरंत impact करते हैं, जिसके लिए redundancy और rapid failover capabilities जरूरी हैं।
Memory access patterns workloads के बीच dramatically differ करते हैं। Training regular, predictable memory accesses perform करता है जो bandwidth utilization के लिए optimized हैं। Large batch sizes memory transfer overhead को कई examples में amortize करते हैं। Model weights static रहते हैं जबकि activations और gradients memory hierarchies से flow करते हैं। Inference irregular access patterns exhibit करता है जो input sequences पर dependent हैं। Dynamic batching और varying sequence lengths unpredictable memory requirements create करते हैं। Transformer models के लिए Key-value caching प्रति request gigabytes consume करता है।
Compute utilization metrics fundamental differences reveal करते हैं। Training careful batch size tuning और data pipeline optimization के माध्यम से 85-95% GPU utilization achieve करता है। Large models के लिए memory bandwidth bottleneck बन जाता है, compute units data movement के लिए wait करते हैं। Inference latency constraints और request variability के कारण rarely 40% utilization exceed करता है। Small batch sizes parallel processing capabilities को underutilize करते हैं। Network transfer और preprocessing overhead effective utilization को और reduce करते हैं।
Communication patterns distributed training को inference serving से distinguish करते हैं। Training के लिए gradient synchronization के लिए all-to-all communication जरूरी है, जो nodes के बीच sustained 100Gb/s traffic generate करता है। Network topology critically training performance को impact करती है, कोई भी bottleneck overall throughput को reduce करता है। Inference communication largely client-to-server रहता है, model parallel serving के अलावा minimal inter-node traffic के साथ। Load balancers inference nodes में requests को independently distribute करते हैं।
Hardware Optimization Strategies
GPU selection training और inference deployments के बीच significantly vary करता है। Training clusters NVIDIA H100 GPUs को prioritize करते हैं जिनमें 80GB HBM3 memory है जो full model capacity support करती है। 3.35TB/s memory bandwidth rapid gradient computation और parameter updates enable करती है। GPUs के बीच 900GB/s bandwidth provide करने वाले NVLink interconnects collective operations accelerate करते हैं। Organizations training infrastructure के लिए $30,000 per H100 invest करती हैं, maximum performance के लिए premium accept करते हुए।
Inference deployments increasingly cost efficiency के लिए optimized NVIDIA L40S या L4 GPUs adopt कर रहे हैं। 48GB memory वाला L40S $15,000 per GPU पर most inference workloads handle करता है। $5,000 प्रत्येक L4 GPUs edge deployments और smaller models के लिए excel करते हैं। AMD MI210 GPUs NVIDIA prices के 60% पर competitive inference performance provide करते हैं। Intel Gaudi2 accelerators $10,000 per unit पर transformer models के लिए similar inference throughput achieve करते हैं। यह diversity training hardware की तुलना में inference costs को 50% reduce करती है।
Memory hierarchy optimization workloads के बीच differ करती है। Training को model parameters, optimizer states, और gradients को simultaneously hold करने के लिए maximum HBM capacity चाहिए। 70B parameter model के लिए Adam optimizer states सहित mixed precision training के लिए 840GB चाहिए। Inference को केवल model weights और activation memory चाहिए, same model के लिए 140GB की जरूरत। यह 6x reduction smaller, cheaper GPUs पर deployment enable करती है।
CPU requirements preprocessing needs के आधार पर vary करती हैं। Training clusters data loading, augmentation, और preprocessing के लिए per GPU 32 CPU cores allocate करते हैं। High-performance NVMe storage 10GB/s per node पर training pipelines को feed करता है। Inference servers को fewer CPU resources चाहिए, typically per GPU 8-16 cores, request routing और response formatting पर focused। Edge inference deployments 7B parameters से कम models के लिए CPU-only serving use कर सकते हैं।
Accelerator alternatives specific workloads के लिए cost-effective options provide करते हैं। Google TPU v4 pods large-scale training में excel करते हैं जिनमें 4,096 chips 1.1 exaflops deliver करते हैं। AWS Inferentia2 chips $0.75 per million tokens पर inference optimize करते हैं, GPU-based serving से 70% cheaper। Cerebras CS-2 systems 40GB memory में fit होने वाले models के लिए training accelerate करते हैं। ये specialized accelerators costs reduce करते हैं जब workload patterns उनके design parameters से match करते हैं।
Network Architecture Requirements
Training networks collective operations के लिए minimal latency के साथ maximum bandwidth demand करते हैं। NDR 400Gb/s switches use करने वाले InfiniBand deployments RDMA operations के लिए 1 microsecond से कम latency provide करते हैं। Fat-tree topologies किसी भी GPU pair के बीच non-blocking communication ensure करती हैं। Rail-optimized designs gradient aggregation और parameter server communication के लिए separate network paths dedicate करते हैं। Meta's Research SuperCluster per GPU 1.6Tb/s aggregate bandwidth provide करने वाला 4-rail InfiniBand use करता है।
Inference networks geographic distribution और edge connectivity को prioritize करते हैं। Content Delivery Network (CDN) integration global users के लिए latency reduce करता है। Anycast routing requests को nearest available inference clusters पर direct करता है। 100Gb/s Ethernet most inference deployments के लिए sufficient है, जरूरत पड़ने पर RoCEv2 RDMA enable करता है। Load balancers current utilization और response times के आधार पर available GPUs में requests distribute करते हैं।
East-west traffic patterns substantially differ करते हैं। Training large model training के लिए daily 100TB gradient exchange generate करता है। All-reduce operations hot spots create करते हैं जिनके लिए careful network design जरूरी है। Inference traffic predominantly north-south रहता है clients और servers के बीच। Model serving request rates और output sizes के आधार पर per GPU 1-10GB/s response traffic generate करता है।
Network resilience requirements workload characteristics को reflect करती हैं। Training networks checkpoint recovery mechanisms के माध्यम से brief interruptions tolerate करते हैं। Extended outages expensive computation waste करते हैं, जो redundant network paths को motivate करता है। Inference networks को service availability maintain करने के लिए immediate failover चाहिए। 1 second से कम BGP convergence times failures के दौरान minimal user impact ensure करते हैं।
Security considerations network design को differently influence करती हैं। Training networks trusted environments में operate करते हैं, encryption पर performance को prioritize करते हुए। Dataset access controls और model checkpoint protection security efforts को focus करते हैं। Inference networks internet exposure face करते हैं जिसके लिए TLS encryption, DDoS protection, और API authentication जरूरी है। Web Application Firewalls inference servers तक पहुंचने से पहले malicious requests को filter करते हैं।
Storage System Design Patterns
Training storage systems sustained sequential throughput के लिए optimize करते हैं। Lustre या GPFS जैसे parallel file systems dataset streaming के लिए 100GB/s aggregate bandwidth provide करते हैं। NVMe-oF (NVMe over Fabrics) dataset shards को directly GPU memory में deliver करता है। Alluxio या JuiceFS use करने वाले distributed caching layers repeated epoch processing को accelerate करते हैं। OpenAI की training infrastructure उनके clusters में 1TB/s aggregate storage bandwidth achieve करती है।
Checkpoint storage के लिए different optimization चाहिए। Training runs large models के लिए हर 4 घंटे 50-100TB checkpoints write करते हैं। MinIO या Ceph जैसे object storage systems training throughput को disrupt किए बिना checkpoint writes handle करते हैं। Erasure coding replication के 200% की तुलना में 20% storage overhead के साथ fault tolerance provide करता है। Tiered storage older checkpoints को cheaper media पर migrate करता है जबकि rapid recovery के लिए recent checkpoints NVMe पर maintain करता है।
Inference storage model loading speed और caching पर focus करता है। Models inference container startup पर object storage से load होते हैं, 70B parameter models के लिए 10-30 seconds लगते हैं। Local NVMe caching subsequent model loads को 2 seconds से कम में accelerate करता है। Transformer models के लिए Key-value caches requests में persist करते हैं, per inference node 100GB-1TB high-speed storage की जरूरत होती है। Redis या Apache Ignite inference servers में shared context के लिए distributed caching provide करते हैं।
Dataset versioning और lineage tracking training reproducibility को support करते हैं। Data Version Control (DVC) या Delta Lake समय के साथ dataset modifications track करते हैं। Metadata stores हर training run के लिए exact dataset versions record करते हैं। Tecton या Feast जैसे feature stores training और inference के बीच consistent features provide करते हैं। ये systems training-serving skew prevent करते हैं जो model performance degrade करता है।
Storage tiering strategies access patterns के आधार पर differ करती हैं। Training datasets access frequency के आधार पर NVMe → SSD → HDD → Glacier tiers से migrate होते हैं। Hot datasets NVMe पर रहते हैं जो per drive 7GB/s provide करते हैं। Inference storage constant access के कारण models को indefinitely NVMe पर maintain करता है। Logging और metrics data AI workloads से independent traditional tiering patterns follow करता है।
Scaling Strategies and Patterns
Training के लिए horizontal scaling को communication overhead का careful consideration चाहिए। Weak scaling per GPU constant batch size maintain करता है, cluster size के साथ global batch size increase करता है। Strong scaling fixed global batch size को more GPUs में divide करता है, time-to-train improve करता है लेकिन efficiency reduce करता है। Linear scaling most models के लिए 512 GPUs तक 90% efficiency achieve करता है। इस point के बाद communication overhead dominate करता है, efficiency 70% से नीचे reduce हो जाती है।
Model parallelism single GPU memory capacity से exceed करने वाले models को train करने enable करता है। Pipeline parallelism models को layer by split करता है GPUs में, careful scheduling के साथ 80% efficiency achieve करता है। Tensor parallelism individual layers को GPUs में divide करता है, जिसके लिए high-bandwidth interconnects जरूरी हैं। Mixture-of-Experts models के लिए expert parallelism thousands of GPUs तक scale करता है। ये techniques 3D parallelism strategies में combine होती हैं, GPT-4 25,000 GPUs में तीनों dimensions use करता है।
Inference scaling request-driven patterns follow करता है। Kubernetes में horizontal pod autoscaling CPU, memory, या custom metrics पर respond करता है। Scaling decisions model loading के 10-30 seconds cold start penalties consider करते हैं। Historical patterns use करने वाला predictive autoscaling anticipated demand के लिए capacity pre-provision करता है। Spot instance integration fault-tolerant inference workloads के लिए costs 60% reduce करता है।
Geographic distribution strategies fundamentally differ करती हैं। Training clusters single loc में centralize होते हैं
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