Load Balancing voor AI-inferentie: Verzoeken Verdelen over 1000+ GPU's

Bijgewerkt op 8 december 2025

Update december 2025: Continuous batching (vLLM, TensorRT-LLM) transformeert load balancing—dynamische batchvorming is nu standaard. Kubernetes Gateway API wint aan populariteit voor AI-inferentie routing. Multi-model serving (Triton Inference Server 2.40+) maakt efficiënt GPU-delen mogelijk. Prefix caching vermindert KV cache overhead met 40-60%. Request routing houdt nu rekening met promptgelijkenis voor cache hits. Serverless GPU-inferentie (Modal, Beam, RunPod) handelt piekverkeer kosteneffectief af.

Load balancing bepaalt of AI-inferentiesystemen 95% GPU-benutting bereiken of 40% van de rekencapaciteit verspillen door inefficiënte verzoekverdeling. Wanneer OpenAI dagelijks 100 miljoen ChatGPT-verzoeken bedient over 128.000 GPU's, voorkomen geavanceerde load balancing-algoritmes dat één GPU een knelpunt wordt terwijl andere stilstaan. Het verschil tussen naïeve round-robin en intelligente load balancing vertaalt zich naar miljoenen aan infrastructuurkosten en bepaalt of gebruikers 50ms of 500ms responstijden ervaren. Deze gids onderzoekt in productie bewezen strategieën voor het verdelen van inferentie-workloads over enorme GPU-vloten.

Basisprincipes van Load Balancing voor AI-workloads

AI-inferentie-workloads vertonen unieke kenmerken die traditionele load balancing-algoritmes slecht aankunnen. Verwerkingstijden van verzoeken variëren 100x op basis van invoersequentielengte, waarbij BERT 10 tokens in 5ms verwerkt maar 512 tokens 250ms vereisen. Geheugenverbruik fluctueert dynamisch naarmate key-value caches groeien tijdens generatie. Mogelijkheden voor batchvorming bestaan alleen binnen smalle tijdvensters voordat latency-SLA's verlopen. Deze factoren vereisen AI-specifieke load balancing-benaderingen die verder gaan dan conventionele webservice-strategieën.

Stateful model serving compliceert lastverdeling vergeleken met stateless webapplicaties. Elke GPU houdt modelgewichten bij die 20-140GB geheugen verbruiken en niet snel kunnen worden verplaatst. Opwarmperiodes na het laden van modellen vereisen 50-100 inferentiepasses voordat optimale prestaties worden bereikt. Sessieaffiniteit voor conversationele AI behoudt context over meerdere verzoeken. Modelversiebeheer betekent dat verschillende GPU's tegelijkertijd verschillende modeliteraties kunnen bedienen. Deze beperkingen limiteren de flexibiliteit bij routeringsbeslissingen voor verzoeken.

GPU-hardwareheterogeniteit in grote implementaties beïnvloedt de effectiviteit van load balancing. A100 GPU's verwerken verzoeken 1,7x sneller dan V100's in hetzelfde cluster. Geheugenvariaties van 16GB tot 80GB bepalen maximale batchgroottes. Thermische throttling vermindert de prestaties met 20% voor slecht gekoelde GPU's. Verschillen in netwerktopologie creëren variërende latenties tussen load balancers en GPU-nodes. Intelligente load balancing moet rekening houden met deze hardwareverschillen om de totale doorvoer te optimaliseren.

Latentiegevoeligheid van inferentie-workloads beperkt load balancing-strategieën. Gebruikersgerichte applicaties vereisen P95-latenties onder 100ms, wat wachtrijdieptes beperkt. Real-time applicaties zoals autonoom rijden eisen deterministische sub-20ms reacties. Vertragingen bij batchvorming om doorvoer te verbeteren moeten worden afgewogen tegen latentievereisten. Geografische distributie voegt round-trip tijd toe die load balancing niet kan elimineren. Deze beperkingen conflicteren vaak met doorvoeroptimalisatiedoelen.

Multi-tenancy-vereisten voegen eerlijkheids- en isolatie-uitdagingen toe aan load balancing. Verschillende klanten kunnen variërende SLA's en prioriteitsniveaus hebben die gedifferentieerde behandeling vereisen. Resourcequota's voorkomen dat enkele tenants GPU-capaciteit monopoliseren. Quality of service-garanties zorgen voor minimale doorvoer ongeacht de totale systeembelasting. Factureringsnauwkeurigheid hangt af van nauwkeurige verzoektoewijzing en tracking van resourceverbruik. Load balancers moeten dit beleid handhaven terwijl ze efficiëntie behouden.

Architectuurpatronen en Topologieën

Gecentraliseerde load balancing-architecturen leiden alle verzoeken door dedicated load balancer-lagen. NGINX Plus of HAProxy-instanties verdelen verzoeken naar GPU-workers op basis van configureerbare algoritmes. Health checks monitoren continu GPU-beschikbaarheid en prestatiemetrieken. Sticky sessions behouden clientaffiniteit wanneer nodig voor stateful interacties. Deze architectuur vereenvoudigt beheer maar creëert potentiële knelpunten bij de load balancer-laag. Netflix gebruikt gecentraliseerde load balancing voor hun aanbevelingsinferentie, waarbij dagelijks 5 miljard verzoeken worden afgehandeld.

Gedistribueerde load balancing integreert routeringslogica binnen clientapplicaties of service meshes. Clients behouden GPU-registerinformatie en nemen directe routeringsbeslissingen. Istio of Linkerd service meshes bieden transparante load balancing met circuit breaking. Dit elimineert centrale knelpunten maar verhoogt clientcomplexiteit en coördinatieoverhead. Uber's Michelangelo-platform implementeert gedistribueerde load balancing, waardoor 1 miljoen voorspellingen per seconde mogelijk zijn over hun GPU-vloot.

Hiërarchische load balancing combineert globale en lokale distributielagen voor enorme schaal. Globale load balancers verdelen over regio's op basis van geografie en capaciteit. Regionale load balancers routeren naar beschikbaarheidszones rekening houdend met netwerkproximiteit. Lokale load balancers binnen zones handelen fijnmazige GPU-toewijzing af. Deze meerlaagse aanpak schaalt naar honderdduizenden GPU's terwijl regionale failover-mogelijkheden behouden blijven. Google implementeert hiërarchische load balancing voor YouTube-aanbevelingsserving over 14 globale regio's.

Serverless load balancing abstraheert infrastructuur volledig en schaalt automatisch op basis van verzoekpatronen. AWS Lambda of Google Cloud Run routeren inferentieverzoeken naar efemere GPU-containers. Cold starts beïnvloeden de latentie van initiële verzoeken, maar volgende verzoeken bereiken responstijden in milliseconden. Automatische schaling elimineert capaciteitsplanning maar verhoogt kosten per verzoek. Dit patroon past bij variabele workloads met tolerantie voor occasionele latentiepieken. Snapchat's AR-filters gebruiken serverless GPU-inferentie, waarbij dagelijks 5 miljard verzoeken worden verwerkt met automatische schaling.

Edge load balancing verdeelt inferentie over geografisch verspreide edge-locaties. Content delivery networks routeren verzoeken naar de dichtstbijzijnde GPU-enabled points of presence. 5G multi-access edge computing maakt sub-10ms latentie mogelijk voor mobiele applicaties. Load balancing moet rekening houden met WAN-bandbreedtekosten en edge-capaciteitsbeperkingen. Modelsynchronisatie over edge-locaties compliceert versiebeheer. Cloudflare's Workers AI implementeert edge-inferentie over 285 steden, waardoor latentie 60% wordt verminderd vergeleken met gecentraliseerde serving.

Algoritmeselectie en Optimalisatie

Least connections-algoritmes routeren verzoeken naar GPU's met de minste actieve verbindingen, wat lastverdeling benadert. Eenvoudige implementatie vereist alleen het tellen van verbindingen zonder diepgaande workload-inspectie. Echter, verbindingsaantallen correleren slecht met daadwerkelijke GPU-benutting voor gevarieerde verzoekgroottes. Langlopende generatieverzoeken scheeftrekken de verdeling ondanks dat ze als enkele verbindingen verschijnen. Verbeterde versies wegen verbindingen naar geschatte verwerkingstijd, wat de kwaliteit van de balans verbetert. Dit algoritme past bij homogene workloads met voorspelbare verwerkingstijden.

Weighted round-robin wijst verschillende gewichten toe aan GPU's op basis van verwerkingscapaciteit. H100 GPU's kunnen 2x het gewicht ontvangen vergeleken met A100's, wat prestatieverschillen weerspiegelt. Gewichten worden dynamisch aangepast op basis van waargenomen doorvoer- en latentiemetrieken. Slow-start mechanismen verhogen geleidelijk het verkeer naar nieuw toegevoegde GPU's. Deze aanpak gaat effectief om met heterogene hardware maar vereist nauwkeurige gewichtskalibratie. Amazon SageMaker gebruikt weighted round-robin voor multi-instance endpoints, met 15% betere benutting dan naïeve round-robin.

Least response time-routing selecteert GPU's met de laagste recente responstijden voor nieuwe verzoeken. Voortschrijdende gemiddelden dempen tijdelijke pieken terwijl prestatietrends worden vastgelegd. Responstijdvoorspellingen incorporeren verzoekkenmerken zoals tokenaantal. Netwerklatentiemetingen scheiden transport van verwerkingsvertragingen. Dit algoritme past zich aan aan veranderende omstandigheden maar kan oscilleren onder belasting. Microsoft's Azure ML implementeert responstijdroutering, waardoor P99-latentie met 30% wordt verminderd.

Queue depth balancing houdt rekening met wachtende verzoeken bij elke GPU bij het nemen van routeringsbeslissingen. GPU's met kortere wachtrijen ontvangen nieuwe verzoeken, wat gebalanceerde achterstanden behoudt. Geschatte voltooiingstijden verbeteren ten opzichte van eenvoudige wachtrijlengtemetrieken. Prioriteitswachtrijen zorgen ervoor dat verzoeken met hoge prioriteit niet wachten achter batchtaken. Zichtbaarheid van wachtrijdiepte vereist nauwe integratie met GPU-serving-infrastructuur. Anthropic gebruikt queue depth balancing voor Claude-serving, waarbij consistente responstijden onder variabele belasting worden behouden.

Predictieve load balancing gebruikt machine learning om optimale verzoekroutering te voorspellen. Historische patronen trainen modellen die verwerkingstijd voorspellen uit verzoekkenmerken. Tijdreeksanalyse anticipeert belastingspieken, waardoor proactief schalen mogelijk wordt. Reinforcement learning optimaliseert routeringsbeleid door continue experimenten. Deze geavanceerde benaderingen bereiken superieure prestaties maar vereisen substantiële ontwikkelingsinvestering. Meta's AI-infrastructuur maakt gebruik van geleerde load balancing, waardoor doorvoer 25% verbetert ten opzichte van heuristische algoritmes.

Implementatietechnologieën en Tools

NGINX Plus biedt commercieel-grade load balancing met GPU-specifieke verbeteringen. De upstream-module ondersteunt dynamisch backend-beheer via API. Actieve health checks detecteren GPU-storingen binnen seconden. Request buffering en retry-logica handelen tijdelijke storingen soepel af. Real-time metrieken tonen verzoeksnelheden, foutenpercentages en latentiepercentilen. Custom Lua-scripting maakt geavanceerde routeringslogica-implementatie mogelijk. Configuratievoorbeeld voor 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 biedt high-performance load balancing met uitgebreide algoritmische opties. Runtime API maakt herconfiguratie zonder downtime mogelijk voor schaalbewerkingen. Stick tables behouden sessiepersistentie over verzoeken. Geavanceerde health checking omvat custom protocollen voor GPU-specifieke validatie. Connection multiplexing vermindert overhead voor HTTP/2 gRPC inferentie-API's. OpenAI gebruikt HAProxy voor ChatGPT-serving, waarbij miljoenen gelijktijdige verbindingen worden afgehandeld.

Envoy Proxy biedt moderne cloud-native load balancing met uitgebreide observability. Automatische retries met exponentiële backoff handelen tijdelijke GPU-onbeschikbaarheid af. Circuit breaking voorkomt cascade-storingen wanneer GPU's overbelast raken. Outlier detection verwijdert automatisch ondermaats presterende instanties uit rotatie. Native gRPC-ondersteuning optimaliseert voor tensor data-transmissie. Rate limiting en admission control voorkomen overbelastingscondities. Lyft's machine learning-platform gebruikt Envoy voor al het GPU-verkeersbeheer.

Kubernetes-native oplossingen integreren load balancing met containerorchestratie. Service mesh-implementaties zoals Istio bieden transparante load balancing. Gateway API maakt geavanceerde routering mogelijk op basis van request headers of paden. Horizontal Pod Autoscaler past het aantal GPU-pods aan op basis van metrieken. Custom Resource Definitions modelleren GPU-specifieke vereisten en beperkingen. Deze integratie vereenvoudigt operaties maar kan GPU-specifieke optimalisaties missen. Spotify gebruikt Kubernetes ingress voor ML-model serving over 2.000 GPU's.

Application-level load balancers integreren routeringslogica binnen serving frameworks. TensorFlow Serving bevat ingebouwde request batching- en routeringsmogelijkheden. Triton Inference Server implementeert dynamische batching met prioriteitsscheduling. Ray Serve biedt Python-native load balancing voor ML-workloads. Deze oplossingen bieden nauwe integratie met ML-frameworks maar kunnen operationele volwassenheid missen. Instacart's ML-platform gebruikt Ray Serve

[Inhoud ingekort voor vertaling]