AI推論のためのロードバランシング：1000台以上のGPUへのリクエスト分散

2025年12月8日更新

2025年12月アップデート： 継続的バッチング（vLLM、TensorRT-LLM）がロードバランシングを変革—動的バッチ形成が標準に。Kubernetes Gateway APIがAI推論ルーティングで採用拡大。マルチモデルサービング（Triton Inference Server 2.40+）が効率的なGPU共有を実現。プレフィックスキャッシングによりKVキャッシュのオーバーヘッドが40〜60%削減。リクエストルーティングがキャッシュヒットのためにプロンプトの類似性を考慮するように。サーバーレスGPU推論（Modal、Beam、RunPod）がバーストトラフィックをコスト効率良く処理。

ロードバランシングは、AI推論システムが95%のGPU使用率を達成するか、非効率なリクエスト分散によって40%のコンピューティング能力を無駄にするかを決定します。OpenAIが128,000台のGPUで1日1億件のChatGPTリクエストを処理する際、洗練されたロードバランシングアルゴリズムが、特定のGPUがボトルネックになって他のGPUがアイドル状態になることを防いでいます。単純なラウンドロビンとインテリジェントなロードバランシングの違いは、数百万ドルのインフラコストに換算され、ユーザーが50msの応答時間を体験するか500msの応答時間を体験するかを決定します。このガイドでは、大規模GPUフリート全体で推論ワークロードを分散するための本番環境で実証された戦略を検証します。

AIワークロードのためのロードバランシング基礎

AI推論ワークロードは、従来のロードバランシングアルゴリズムではうまく処理できない独特の特性を示します。リクエスト処理時間は入力シーケンス長によって100倍変動し、BERTは10トークンを5msで処理しますが、512トークンでは250msを必要とします。メモリ消費は生成中にKey-Valueキャッシュが増大するにつれて動的に変動します。バッチ形成の機会はレイテンシSLAが期限切れになる前の狭い時間枠内でのみ存在します。これらの要因により、従来のWebサービス戦略を超えたAI固有のロードバランシングアプローチが必要となります。

ステートフルなモデルサービングは、ステートレスなWebアプリケーションと比較してロード分散を複雑にします。各GPUは、迅速に再配置できない20〜140GBのメモリを消費するモデルウェイトを維持しています。モデルロード後のウォームアップ期間では、最適なパフォーマンスを達成するまでに50〜100回の推論パスが必要です。会話型AIのセッションアフィニティは、複数のリクエストにわたってコンテキストを維持します。モデルのバージョニングは、異なるGPUが同時に異なるモデルイテレーションを提供する可能性があることを意味します。これらの制約は、リクエストルーティング決定の柔軟性を制限します。

大規模デプロイメントにおけるGPUハードウェアの異質性は、ロードバランシングの効果に影響を与えます。A100 GPUは、同じクラスター内のV100よりも1.7倍速くリクエストを処理します。16GBから80GBまでのメモリ変動が最大バッチサイズを決定します。サーマルスロットリングにより、冷却が不十分なGPUのパフォーマンスが20%低下します。ネットワークトポロジーの違いにより、ロードバランサーとGPUノード間で異なるレイテンシが発生します。インテリジェントなロードバランシングは、全体的なスループットを最適化するためにこれらのハードウェアの差異を考慮する必要があります。

推論ワークロードのレイテンシ感度は、ロードバランシング戦略を制約します。ユーザー向けアプリケーションはP95レイテンシを100ms未満に抑える必要があり、キュー深度が制限されます。自動運転などのリアルタイムアプリケーションは、決定論的な20ms未満の応答を要求します。スループット向上のためのバッチ形成遅延は、レイテンシ要件とのバランスを取る必要があります。地理的分散により、ロードバランシングでは排除できないラウンドトリップタイムが追加されます。これらの制約は、スループット最適化目標と衝突することがよくあります。

マルチテナンシー要件は、ロードバランシングに公平性と分離の課題を追加します。異なる顧客は、差別化された扱いを必要とする異なるSLAと優先度レベルを持つ場合があります。リソースクォータは、単一のテナントがGPU容量を独占することを防ぎます。サービス品質保証により、システム全体の負荷に関係なく最小スループットが確保されます。課金の正確性は、正確なリクエスト帰属とリソース消費追跡に依存します。ロードバランサーは、効率を維持しながらこれらのポリシーを強制する必要があります。

アーキテクチャパターンとトポロジー

集中型ロードバランシングアーキテクチャは、すべてのリクエストを専用のロードバランサー層を通じて送信します。NGINX PlusまたはHAProxyインスタンスが、設定可能なアルゴリズムに基づいてリクエストをGPUワーカーに分散します。ヘルスチェックがGPUの可用性とパフォーマンスメトリクスを継続的に監視します。スティッキーセッションは、ステートフルなインタラクションに必要な場合にクライアントアフィニティを維持します。このアーキテクチャは管理を簡素化しますが、ロードバランサー層で潜在的なボトルネックを生み出します。Netflixは、推薦推論に集中型ロードバランシングを使用し、1日50億リクエストを処理しています。

分散型ロードバランシングは、ルーティングロジックをクライアントアプリケーションまたはサービスメッシュ内に組み込みます。クライアントはGPUレジストリ情報を維持し、直接ルーティング決定を行います。IstioまたはLinkerdサービスメッシュは、サーキットブレーカーを備えた透過的なロードバランシングを提供します。これにより中央のボトルネックは解消されますが、クライアントの複雑さと調整オーバーヘッドが増加します。UberのMichelangeloプラットフォームは分散型ロードバランシングを実装し、GPUフリート全体で毎秒100万予測を可能にしています。

階層型ロードバランシングは、大規模なスケールのためにグローバルとローカルの分散層を組み合わせます。グローバルロードバランサーは、地理と容量に基づいてリージョン間で分散します。リージョナルロードバランサーは、ネットワーク近接性を考慮してアベイラビリティゾーンにルーティングします。ゾーン内のローカルロードバランサーは、細かいGPU割り当てを処理します。このマルチティアアプローチは、リージョナルフェイルオーバー機能を維持しながら、数十万台のGPUにスケールします。Googleは、14のグローバルリージョンにわたるYouTube推薦サービングに階層型ロードバランシングを実装しています。

サーバーレスロードバランシングは、リクエストパターンに基づいて自動的にスケールし、インフラを完全に抽象化します。AWS LambdaまたはGoogle Cloud Runが、推論リクエストをエフェメラルなGPUコンテナにルーティングします。コールドスタートは初期リクエストのレイテンシに影響しますが、その後のリクエストはミリ秒の応答時間を達成します。自動スケーリングはキャパシティプランニングを排除しますが、リクエストあたりのコストが増加します。このパターンは、時折のレイテンシスパイクに耐性のある変動ワークロードに適しています。SnapchatのARフィルターは、サーバーレスGPU推論を使用し、自動スケーリングで1日50億リクエストを処理しています。

エッジロードバランシングは、地理的に分散したエッジロケーション全体で推論を分散します。コンテンツデリバリーネットワークは、GPU対応の最寄りのポイントオブプレゼンスにリクエストをルーティングします。5Gマルチアクセスエッジコンピューティングにより、モバイルアプリケーションで10ms未満のレイテンシが可能になります。ロードバランシングは、WAN帯域幅コストとエッジ容量の制約を考慮する必要があります。エッジロケーション間でのモデル同期は、バージョン管理を複雑にします。CloudflareのWorkers AIは285都市にわたってエッジ推論を実装し、集中型サービングと比較してレイテンシを60%削減しています。

アルゴリズムの選択と最適化

最少接続アルゴリズムは、アクティブな接続が最も少ないGPUにリクエストをルーティングし、ロード分散を近似します。シンプルな実装では、深いワークロード検査なしに接続カウントのみが必要です。しかし、接続数は、様々なリクエストサイズに対する実際のGPU使用率と相関が低いです。長時間実行される生成リクエストは、単一の接続として表示されても分散を歪めます。拡張バージョンでは、推定処理時間で接続を重み付けし、バランス品質を向上させます。このアルゴリズムは、予測可能な処理時間を持つ同質なワークロードに適しています。

重み付けラウンドロビンは、処理能力に基づいてGPUに異なる重みを割り当てます。H100 GPUは、パフォーマンスの違いを反映してA100と比較して2倍の重みを受け取る場合があります。重みは、観測されたスループットとレイテンシメトリクスに基づいて動的に調整されます。スロースタートメカニズムにより、新しく追加されたGPUへのトラフィックが徐々に増加します。このアプローチは異種ハードウェアを効果的に処理しますが、正確な重み較正が必要です。Amazon SageMakerは、マルチインスタンスエンドポイントに重み付けラウンドロビンを使用し、単純なラウンドロビンよりも15%優れた使用率を達成しています。

最短応答時間ルーティングは、新しいリクエストに対して最近の応答時間が最も低いGPUを選択します。移動平均は、パフォーマンストレンドをキャプチャしながら一時的なスパイクを平滑化します。応答時間予測は、トークン数などのリクエスト特性を組み込みます。ネットワークレイテンシ測定は、トランスポート遅延と処理遅延を分離します。このアルゴリズムは変化する条件に適応しますが、負荷下で振動する可能性があります。MicrosoftのAzure MLは応答時間ルーティングを実装し、P99レイテンシを30%削減しています。

キュー深度バランシングは、ルーティング決定時に各GPUの保留中のリクエストを考慮します。キューが短いGPUは、バランスの取れたバックログを維持しながら新しいリクエストを受け取ります。推定完了時間は、単純なキュー長メトリクスを改善します。優先キューは、高優先度のリクエストがバッチジョブの後ろで待機しないことを保証します。キュー深度の可視性には、GPUサービングインフラとの緊密な統合が必要です。AnthropicはClaudeサービングにキュー深度バランシングを使用し、変動する負荷下で一貫した応答時間を維持しています。

予測型ロードバランシングは、機械学習を使用して最適なリクエストルーティングを予測します。履歴パターンがリクエスト特徴から処理時間を予測するモデルをトレーニングします。時系列分析により、負荷スパイクを予測してプロアクティブなスケーリングが可能になります。強化学習は、継続的な実験を通じてルーティングポリシーを最適化します。これらの洗練されたアプローチは優れたパフォーマンスを達成しますが、相当な開発投資が必要です。MetaのAIインフラは学習型ロードバランシングを採用し、ヒューリスティックアルゴリズムに比べてスループットを25%向上させています。

実装テクノロジーとツール

NGINX Plusは、GPU固有の拡張機能を備えた商用グレードのロードバランシングを提供します。upstreamモジュールは、API経由の動的バックエンド管理をサポートします。アクティブヘルスチェックにより、数秒以内にGPU障害を検出します。リクエストバッファリングとリトライロジックにより、一時的な障害を適切に処理します。リアルタイムメトリクスにより、リクエストレート、エラーレート、レイテンシパーセンタイルが公開されます。カスタムLuaスクリプティングにより、洗練されたルーティングロジックの実装が可能です。GPUロードバランシングの設定例：

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は、広範なアルゴリズムオプションを備えた高性能ロードバランシングを提供します。ランタイムAPIにより、スケーリング操作のためのゼロダウンタイム再設定が可能です。スティックテーブルは、リクエスト間でセッション永続性を維持します。高度なヘルスチェックには、GPU固有の検証のためのカスタムプロトコルが含まれます。接続多重化により、HTTP/2 gRPC推論APIのオーバーヘッドが削減されます。OpenAIはChatGPTサービングにHAProxyを使用し、数百万の同時接続を処理しています。

Envoy Proxyは、広範な可観測性を備えた最新のクラウドネイティブロードバランシングを提供します。指数バックオフによる自動リトライにより、一時的なGPU不可用状態を処理します。サーキットブレーカーにより、GPUが過負荷になった際のカスケード障害を防止します。外れ値検出により、パフォーマンスが低下したインスタンスがローテーションから自動的に削除されます。ネイティブgRPCサポートにより、テンソルデータ転送が最適化されます。レート制限とアドミッション制御により、過負荷状態を防止します。Lyftの機械学習プラットフォームは、すべてのGPUトラフィック管理にEnvoyを使用しています。

Kubernetesネイティブソリューションは、ロードバランシングとコンテナオーケストレーションを統合します。Istioなどのサービスメッシュ実装は、透過的なロードバランシングを提供します。Gateway APIにより、リクエストヘッダーまたはパスに基づく高度なルーティングが可能です。Horizontal Pod Autoscalerは、メトリクスに基づいてGPU Podの数を調整します。Custom Resource Definitionは、GPU固有の要件と制約をモデル化します。この統合により運用が簡素化されますが、GPU固有の最適化が不足する場合があります。Spotifyは、2,000台のGPUにわたるMLモデルサービングにKubernetes ingressを使用しています。

アプリケーションレベルのロードバランサーは、サービングフレームワーク内にルーティングロジックを組み込みます。TensorFlow Servingには、組み込みのリクエストバッチングとルーティング機能が含まれています。Triton Inference Serverは、優先スケジューリングを備えた動的バッチングを実装しています。Ray Serveは、MLワークロード向けのPythonネイティブロードバランシングを提供します。これらのソリューションはMLフレームワークとの緊密な統合を提供しますが、運用成熟度が不足している場合があります。InstacartのMLプラットフォームはRay Serveを使用しています

[翻訳のため内容を省略]