Training- versus inferentie-infrastructuur: Optimaliseren voor verschillende AI-workloadpatronen
Bijgewerkt 8 december 2025
Update december 2025: H200 (141GB HBM3e) komt op als werkpaard voor training, terwijl Blackwell GB200 met productie-implementaties begint. Inferentie verschuift naar L40S, L4 en AMD MI300X voor kostenefficiëntie—MI300X bereikt nu prijs-prestatiepariteit met H100 voor inferentie. Intel Gaudi 3 wint terrein op IBM Cloud. Speculatieve decodering en continue batching (vLLM, TensorRT-LLM) transformeren de inferentie-economie. De kloof tussen training en inferentie wordt groter: training vereist 800G+ interconnects terwijl inferentie op commodity Ethernet draait.
Training-infrastructuur verbruikt miljoenen dollars over maanden om een model te creëren, terwijl inferentie-infrastructuur dat model miljarden keren serveert met microsecondelatenties. Een enkele GPT-4-trainingrun kost $100 miljoen en vereist 25.000 A100 GPU's die 90 dagen draaien. Het serveren van dat model vereist 128.000 GPU's wereldwijd gedistribueerd, geoptimaliseerd voor latentie in plaats van doorvoer. Deze fundamenteel verschillende workloadpatronen vragen om verschillende infrastructuurbenaderingen die organisaties vaak verwarren, wat leidt tot 40% hogere kosten en 60% lagere bezettingsgraad.
Fundamentele workloadkenmerken
Training-workloads vertonen massieve parallelliteit met regelmatige synchronisatiepatronen. Forward passes verwerken batches van duizenden voorbeelden tegelijkertijd en berekenen gradiënten die elke iteratie over alle deelnemende GPU's synchroniseren. Deze all-reduce-operatie vereist een totale bandbreedte van meer dan 1,6 Tb/s voor grote taalmodellen. Trainingtaken draaien continu gedurende weken of maanden, met elk uur checkpoints van de voortgang. Hardwarestoringen vereisen onmiddellijke detectie en herstel om verspilde berekeningen te voorkomen.
Inferentie-workloads verwerken individuele verzoeken met latentievereisten in milliseconden. Batchgroottes variëren doorgaans van 1 tot 32, beperkt door latentiebeperkingen in plaats van geheugencapaciteit. Verzoekpatronen volgen dagelijkse cycli met 10x variatie tussen piek en dal. Geografische distributie zorgt voor sub-100ms latentie voor wereldwijde gebruikers. Hardwarestoringen hebben onmiddellijk impact op de servicebeschikbaarheid, waardoor redundantie en snelle failover-mogelijkheden vereist zijn.
Geheugentoegangspatronen verschillen dramatisch tussen workloads. Training voert regelmatige, voorspelbare geheugentoegangen uit die geoptimaliseerd zijn voor bandbreedtebenutting. Grote batchgroottes amortiseren geheugenoverdrachtoverhead over veel voorbeelden. Modelgewichten blijven statisch terwijl activaties en gradiënten door geheugenhiërarchieën stromen. Inferentie vertoont onregelmatige toegangspatronen afhankelijk van invoersequenties. Dynamische batching en variërende sequentielengtes creëren onvoorspelbare geheugenvereisten. Key-value caching voor transformer-modellen verbruikt gigabytes per verzoek.
Compute-bezettingsmetrieken onthullen fundamentele verschillen. Training bereikt 85-95% GPU-bezetting door zorgvuldige batchgrootte-afstemming en data-pijplijnoptimalisatie. Geheugenbandbreedte wordt de bottleneck voor grote modellen, waarbij compute-units wachten op dataverplaatsing. Inferentie overschrijdt zelden 40% bezetting vanwege latentiebeperkingen en verzoekvariabiliteit. Kleine batchgroottes onderbenutten parallelle verwerkingsmogelijkheden. Netwerkoverdracht en preprocessing-overhead verminderen de effectieve bezetting verder.
Communicatiepatronen onderscheiden gedistribueerde training van inferentie-serving. Training vereist all-to-all communicatie voor gradiëntsynchronisatie, wat aanhoudend 100 Gb/s verkeer tussen nodes genereert. Netwerktopologie heeft kritieke impact op trainingprestaties, waarbij elke bottleneck de totale doorvoer vermindert. Inferentiecommunicatie blijft grotendeels client-naar-server met minimaal inter-node verkeer behalve voor model-parallelle serving. Load balancers verdelen verzoeken onafhankelijk over inferentie-nodes.
Hardware-optimalisatiestrategieën
GPU-selectie varieert significant tussen training- en inferentie-implementaties. Trainingclusters prioriteren NVIDIA H100 GPU's met 80GB HBM3-geheugen voor volledige modelcapaciteit. De 3,35 TB/s geheugenbandbreedte maakt snelle gradiëntberekening en parameterupdates mogelijk. NVLink-interconnects die 900 GB/s bandbreedte tussen GPU's bieden, versnellen collectieve operaties. Organisaties investeren $30.000 per H100 voor training-infrastructuur en accepteren de premium voor maximale prestaties.
Inferentie-implementaties adopteren steeds vaker NVIDIA L40S of L4 GPU's geoptimaliseerd voor kostenefficiëntie. De L40S met 48GB geheugen verwerkt de meeste inferentie-workloads voor $15.000 per GPU. L4 GPU's van $5.000 per stuk excelleren voor edge-implementaties en kleinere modellen. AMD MI210 GPU's bieden competitieve inferentieprestaties tegen 60% van NVIDIA-prijzen. Intel Gaudi2-accelerators bereiken vergelijkbare inferentiedoorvoer voor transformer-modellen voor $10.000 per unit. Deze diversiteit verlaagt inferentiekosten met 50% vergeleken met traininghardware.
Geheugenhiërarchie-optimalisatie verschilt tussen workloads. Training vereist maximale HBM-capaciteit om modelparameters, optimizer-states en gradiënten tegelijkertijd vast te houden. Een 70B-parametermodel vereist 840GB voor mixed-precision training inclusief Adam optimizer-states. Inferentie heeft alleen modelgewichten en activatiegeheugen nodig, wat 140GB vereist voor hetzelfde model. Deze 6x reductie maakt implementatie op kleinere, goedkopere GPU's mogelijk.
CPU-vereisten variëren op basis van preprocessing-behoeften. Trainingclusters wijzen 32 CPU-cores per GPU toe voor data-loading, augmentatie en preprocessing. High-performance NVMe-opslag voedt trainingpijplijnen met 10GB/s per node. Inferentieservers vereisen minder CPU-resources, doorgaans 8-16 cores per GPU, gericht op verzoekroutering en responsformattering. Edge-inferentie-implementaties kunnen CPU-only serving gebruiken voor modellen onder 7B parameters.
Accelerator-alternatieven bieden kosteneffectieve opties voor specifieke workloads. Google TPU v4-pods excelleren bij grootschalige training met 4.096 chips die 1,1 exaflops leveren. AWS Inferentia2-chips optimaliseren inferentie voor $0,75 per miljoen tokens, 70% goedkoper dan GPU-gebaseerde serving. Cerebras CS-2-systemen versnellen training voor modellen die binnen 40GB geheugen passen. Deze gespecialiseerde accelerators verlagen kosten wanneer workloadpatronen overeenkomen met hun ontwerpparameters.
Netwerkarchitectuurvereisten
Trainingnetwerken vereisen maximale bandbreedte met minimale latentie voor collectieve operaties. InfiniBand-implementaties met NDR 400Gb/s switches bieden minder dan 1 microseconde latentie voor RDMA-operaties. Fat-tree topologieën zorgen voor non-blocking communicatie tussen elk GPU-paar. Rail-geoptimaliseerde ontwerpen wijden aparte netwerkpaden toe aan gradiëntaggregatie en parameter server-communicatie. Meta's Research SuperCluster gebruikt 4-rail InfiniBand met 1,6 Tb/s totale bandbreedte per GPU.
Inferentienetwerken prioriteren geografische distributie en edge-connectiviteit. Content Delivery Network (CDN)-integratie vermindert latentie voor wereldwijde gebruikers. Anycast-routing dirigeert verzoeken naar dichtstbijzijnde beschikbare inferentieclusters. 100Gb/s Ethernet volstaat voor de meeste inferentie-implementaties, met RoCEv2 voor RDMA wanneer nodig. Load balancers verdelen verzoeken over beschikbare GPU's op basis van huidige bezetting en responstijden.
Oost-west verkeerspatronen verschillen substantieel. Training genereert 100TB aan gradiëntuitwisseling dagelijks voor grote modeltraining. All-reduce operaties creëren hotspots die zorgvuldig netwerkontwerp vereisen. Inferentieverkeer blijft overwegend noord-zuid tussen clients en servers. Modelserving genereert 1-10GB/s aan responsverkeer per GPU afhankelijk van verzoeksnelheden en uitvoergroottes.
Netwerkveerkrachtvereisten weerspiegelen workloadkenmerken. Trainingnetwerken tolereren korte onderbrekingen door checkpoint-herstelmechanismen. Langdurige storingen verspillen dure berekeningen, wat redundante netwerkpaden motiveert. Inferentienetwerken vereisen onmiddellijke failover om servicebeschikbaarheid te behouden. BGP-convergentietijden onder 1 seconde zorgen voor minimale gebruikersimpact tijdens storingen.
Beveiligingsoverwegingen beïnvloeden netwerkontwerp verschillend. Trainingnetwerken opereren binnen vertrouwde omgevingen en prioriteren prestaties boven encryptie. Dataset-toegangscontroles en modelcheckpoint-bescherming focussen beveiligingsinspanningen. Inferentienetwerken zijn blootgesteld aan internet en vereisen TLS-encryptie, DDoS-bescherming en API-authenticatie. Web Application Firewalls filteren kwaadaardige verzoeken voordat ze inferentieservers bereiken.
Opslagsysteemontwerppatronen
Trainingopslagsystemen optimaliseren voor aanhoudende sequentiële doorvoer. Parallelle bestandssystemen zoals Lustre of GPFS bieden 100GB/s totale bandbreedte voor dataset-streaming. NVMe-oF (NVMe over Fabrics) levert dataset-shards rechtstreeks aan GPU-geheugen. Gedistribueerde caching-lagen met Alluxio of JuiceFS versnellen herhaalde epoch-verwerking. OpenAI's training-infrastructuur bereikt 1TB/s totale opslagbandbreedte over hun clusters.
Checkpoint-opslag vereist andere optimalisatie. Trainingruns schrijven elke 4 uur 50-100TB checkpoints voor grote modellen. Object storage-systemen zoals MinIO of Ceph verwerken checkpoint-schrijfacties zonder trainingdoorvoer te verstoren. Erasure coding biedt fouttolerantie met 20% opslagoverhead vergeleken met 200% voor replicatie. Gelaagde opslag migreert oudere checkpoints naar goedkopere media terwijl recente checkpoints op NVMe blijven voor snel herstel.
Inferentieopslag focust op modellaadsnelheid en caching. Modellen laden van object storage bij opstarten van inferentiecontainers, wat 10-30 seconden vereist voor 70B-parametermodellen. Lokale NVMe-caching versnelt volgende modelladingen tot onder 2 seconden. Key-value caches voor transformer-modellen blijven bestaan over verzoeken heen en vereisen 100GB-1TB aan high-speed opslag per inferentie-node. Redis of Apache Ignite bieden gedistribueerde caching voor gedeelde context over inferentieservers.
Datasetversioning en lineage tracking ondersteunen trainingreproduceerbaarheid. Data Version Control (DVC) of Delta Lake volgen datasetwijzigingen over tijd. Metadata stores registreren exacte datasetversies gebruikt voor elke trainingrun. Feature stores zoals Tecton of Feast bieden consistente features tussen training en inferentie. Deze systemen voorkomen training-serving skew die modelprestaties degradeert.
Opslaglaagstrategieën verschillen op basis van toegangspatronen. Trainingdatasets migreren door NVMe → SSD → HDD → Glacier-lagen op basis van toegangsfrequentie. Hot datasets blijven op NVMe met 7GB/s per drive. Inferentieopslag behoudt modellen permanent op NVMe vanwege constante toegang. Logging- en metriekdata volgen traditionele laagpatronen onafhankelijk van AI-workloads.
Schalingstrategieën en -patronen
Horizontale schaling voor training vereist zorgvuldige overweging van communicatie-overhead. Zwakke schaling behoudt constante batchgrootte per GPU en vergroot de globale batchgrootte met clustergrootte. Sterke schaling verdeelt vaste globale batchgrootte over meer GPU's, wat time-to-train verbetert maar efficiëntie vermindert. Lineaire schaling bereikt 90% efficiëntie tot 512 GPU's voor de meeste modellen. Voorbij dit punt domineert communicatie-overhead en vermindert efficiëntie tot onder 70%.
Modelparallellisme maakt training van modellen mogelijk die de geheugencapaciteit van een enkele GPU overschrijden. Pijplijnparallellisme splitst modellen over GPU's per laag en bereikt 80% efficiëntie met zorgvuldige planning. Tensorparallellisme verdeelt individuele lagen over GPU's en vereist hoge-bandbreedte interconnects. Expertparallellisme voor Mixture-of-Experts modellen schaalt naar duizenden GPU's. Deze technieken combineren in 3D-parallellismestrategieën, waarbij GPT-4 alle drie dimensies gebruikt over 25.000 GPU's.
Inferentieschaling volgt verzoekgestuurde patronen. Horizontale pod-autoscaling in Kubernetes reageert op CPU, geheugen of aangepaste metrieken. Schalingsbeslissingen houden rekening met cold start-penalties van 10-30 seconden voor het laden van modellen. Voorspellende autoscaling met historische patronen provisioneert capaciteit vooraf voor verwachte vraag. Spot instance-integratie verlaagt kosten met 60% voor fouttolerante inferentie-workloads.
Geografische distributiestrategieën verschillen fundamenteel. Trainingclusters centraliseren op één loc
[Inhoud afgekapt voor vertaling]
