การกระจายโหลดสำหรับ AI Inference: การกระจายคำขอข้าม GPU มากกว่า 1,000 ตัว

อัปเดตเมื่อวันที่ 8 ธันวาคม 2025

อัปเดตธันวาคม 2025: Continuous batching (vLLM, TensorRT-LLM) กำลังเปลี่ยนแปลงการกระจายโหลด—การสร้าง batch แบบไดนามิกกลายเป็นมาตรฐานแล้ว Kubernetes Gateway API กำลังได้รับความนิยมสำหรับการ routing ของ AI inference Multi-model serving (Triton Inference Server 2.40+) ช่วยให้ใช้ GPU ร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ Prefix caching ลด overhead ของ KV cache ได้ 40-60% การ routing คำขอตอนนี้พิจารณาความคล้ายคลึงของ prompt เพื่อให้ได้ cache hits Serverless GPU inference (Modal, Beam, RunPod) รองรับ burst traffic ได้อย่างคุ้มค่า

การกระจายโหลดเป็นตัวกำหนดว่าระบบ AI inference จะบรรลุการใช้งาน GPU 95% หรือเสียกำลังประมวลผลไป 40% จากการกระจายคำขอที่ไม่มีประสิทธิภาพ เมื่อ OpenAI ให้บริการคำขอ ChatGPT 100 ล้านครั้งต่อวันข้าม GPU 128,000 ตัว อัลกอริทึมการกระจายโหลดที่ซับซ้อนจะป้องกันไม่ให้ GPU ตัวใดตัวหนึ่งกลายเป็นคอขวดในขณะที่ตัวอื่นว่างอยู่ ความแตกต่างระหว่าง round-robin แบบเรียบง่ายและการกระจายโหลดอัจฉริยะแปลเป็นต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานหลายล้านดอลลาร์ และเป็นตัวกำหนดว่าผู้ใช้จะได้รับเวลาตอบสนอง 50ms หรือ 500ms คู่มือนี้ตรวจสอบกลยุทธ์ที่พิสูจน์แล้วในระบบ production สำหรับการกระจาย workload ของ inference ข้าม GPU fleet ขนาดใหญ่

พื้นฐานการกระจายโหลดสำหรับ AI Workloads

AI inference workloads มีลักษณะเฉพาะที่อัลกอริทึมการกระจายโหลดแบบดั้งเดิมรับมือได้ไม่ดี เวลาการประมวลผลคำขอแตกต่างกัน 100 เท่าตามความยาวของ input sequence โดย BERT ประมวลผล 10 tokens ใน 5ms แต่ 512 tokens ต้องใช้ 250ms การใช้หน่วยความจำผันผวนแบบไดนามิกเมื่อ key-value caches เติบโตระหว่างการ generate โอกาสในการสร้าง batch มีอยู่เฉพาะในช่วงเวลาสั้นๆ ก่อนที่ SLA ของ latency จะหมดอายุ ปัจจัยเหล่านี้ต้องการแนวทางการกระจายโหลดเฉพาะสำหรับ AI ที่เหนือกว่ากลยุทธ์บริการเว็บทั่วไป

การให้บริการโมเดลแบบ stateful ทำให้การกระจายโหลดซับซ้อนกว่าเมื่อเทียบกับแอปพลิเคชันเว็บแบบ stateless GPU แต่ละตัวเก็บ model weights ที่ใช้หน่วยความจำ 20-140GB ซึ่งไม่สามารถย้ายได้อย่างรวดเร็ว ช่วง warm-up หลังจากโหลดโมเดลต้องใช้ inference 50-100 passes ก่อนจะบรรลุประสิทธิภาพที่เหมาะสม Session affinity สำหรับ conversational AI รักษา context ข้ามคำขอหลายรายการ Model versioning หมายความว่า GPU ที่แตกต่างกันอาจให้บริการ model iteration ที่แตกต่างกันพร้อมกัน ข้อจำกัดเหล่านี้จำกัดความยืดหยุ่นในการตัดสินใจ routing คำขอ

ความหลากหลายของฮาร์ดแวร์ GPU ในการ deploy ขนาดใหญ่ส่งผลต่อประสิทธิภาพการกระจายโหลด GPU A100 ประมวลผลคำขอเร็วกว่า V100 1.7 เท่าในคลัสเตอร์เดียวกัน ความแตกต่างของหน่วยความจำตั้งแต่ 16GB ถึง 80GB กำหนดขนาด batch สูงสุด Thermal throttling ลดประสิทธิภาพ 20% สำหรับ GPU ที่ระบายความร้อนไม่ดี ความแตกต่างของ network topology สร้าง latency ที่แตกต่างกันระหว่าง load balancers และ GPU nodes การกระจายโหลดอัจฉริยะต้องพิจารณาความแตกต่างของฮาร์ดแวร์เหล่านี้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ throughput โดยรวม

ความไวต่อ latency ของ inference workloads จำกัดกลยุทธ์การกระจายโหลด แอปพลิเคชันที่เผชิญหน้าผู้ใช้ต้องการ P95 latencies ต่ำกว่า 100ms จำกัดความลึกของคิว แอปพลิเคชันแบบ real-time เช่น รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติต้องการการตอบสนองที่แน่นอนต่ำกว่า 20ms การหน่วงเวลาการสร้าง batch เพื่อปรับปรุง throughput ต้องสมดุลกับข้อกำหนด latency การกระจายทางภูมิศาสตร์เพิ่มเวลา round-trip ที่การกระจายโหลดไม่สามารถกำจัดได้ ข้อจำกัดเหล่านี้มักขัดแย้งกับเป้าหมายการเพิ่มประสิทธิภาพ throughput

ข้อกำหนด multi-tenancy เพิ่มความท้าทายด้านความเป็นธรรมและการแยกตัวให้กับการกระจายโหลด ลูกค้าที่แตกต่างกันอาจมี SLAs และระดับความสำคัญที่แตกต่างกันซึ่งต้องการการปฏิบัติที่แตกต่างกัน Resource quotas ป้องกันไม่ให้ tenant เดียวผูกขาดกำลัง GPU Quality of service guarantees รับประกัน throughput ขั้นต่ำโดยไม่คำนึงถึงโหลดของระบบโดยรวม ความแม่นยำในการเรียกเก็บเงินขึ้นอยู่กับการระบุคำขอที่แม่นยำและการติดตามการใช้ทรัพยากร Load balancers ต้องบังคับใช้นโยบายเหล่านี้ในขณะที่รักษาประสิทธิภาพ

รูปแบบสถาปัตยกรรมและ Topologies

สถาปัตยกรรมการกระจายโหลดแบบรวมศูนย์ส่งคำขอทั้งหมดผ่าน load balancer tiers เฉพาะ NGINX Plus หรือ HAProxy instances กระจายคำขอไปยัง GPU workers ตามอัลกอริทึมที่กำหนดค่าได้ Health checks ตรวจสอบความพร้อมใช้งานและ metrics ประสิทธิภาพของ GPU อย่างต่อเนื่อง Sticky sessions รักษา client affinity เมื่อจำเป็นสำหรับการโต้ตอบแบบ stateful สถาปัตยกรรมนี้ทำให้การจัดการง่ายขึ้นแต่สร้างคอขวดที่เป็นไปได้ที่ชั้น load balancer Netflix ใช้การกระจายโหลดแบบรวมศูนย์สำหรับ recommendation inference ของพวกเขา รองรับ 5 พันล้านคำขอต่อวัน

การกระจายโหลดแบบกระจายฝังตรรกะ routing ภายในแอปพลิเคชัน client หรือ service meshes Clients รักษาข้อมูล GPU registry และตัดสินใจ routing โดยตรง Istio หรือ Linkerd service meshes ให้การกระจายโหลดที่โปร่งใสพร้อม circuit breaking สิ่งนี้กำจัดคอขวดส่วนกลางแต่เพิ่มความซับซ้อนของ client และ overhead การประสานงาน แพลตฟอร์ม Michelangelo ของ Uber ใช้การกระจายโหลดแบบกระจาย ทำให้สามารถทำ 1 ล้าน predictions ต่อวินาทีข้าม GPU fleet ของพวกเขา

การกระจายโหลดแบบลำดับชั้นรวม tiers การกระจายระดับ global และ local สำหรับ scale ขนาดใหญ่ Global load balancers กระจายข้ามภูมิภาคตามภูมิศาสตร์และกำลัง Regional load balancers route ไปยัง availability zones โดยพิจารณาความใกล้ชิดของเครือข่าย Local load balancers ภายในโซนจัดการการกำหนด GPU แบบละเอียด แนวทางหลายชั้นนี้ scale ได้ถึงหลายแสน GPU ในขณะที่รักษาความสามารถ regional failover Google ใช้การกระจายโหลดแบบลำดับชั้นสำหรับการให้บริการ YouTube recommendation ข้าม 14 ภูมิภาคทั่วโลก

การกระจายโหลดแบบ serverless แยก infrastructure ออกทั้งหมด scale อัตโนมัติตามรูปแบบคำขอ AWS Lambda หรือ Google Cloud Run route คำขอ inference ไปยัง GPU containers ชั่วคราว Cold starts ส่งผลกระทบต่อ latency ของคำขอเริ่มต้นแต่คำขอถัดไปบรรลุเวลาตอบสนองระดับมิลลิวินาที Automatic scaling กำจัดการวางแผนกำลังแต่เพิ่มต้นทุนต่อคำขอ รูปแบบนี้เหมาะกับ workloads ที่แปรผันและทนต่อ latency spikes เป็นครั้งคราว AR filters ของ Snapchat ใช้ serverless GPU inference ประมวลผล 5 พันล้านคำขอต่อวันด้วย automatic scaling

การกระจายโหลดที่ edge กระจาย inference ข้าม edge locations ที่กระจายทางภูมิศาสตร์ Content delivery networks route คำขอไปยัง points of presence ที่เปิดใช้งาน GPU ที่ใกล้ที่สุด 5G multi-access edge computing เปิดใช้งาน latency ต่ำกว่า 10ms สำหรับแอปพลิเคชันมือถือ การกระจายโหลดต้องพิจารณาต้นทุน WAN bandwidth และข้อจำกัดกำลังของ edge การซิงโครไนซ์โมเดลข้าม edge locations ทำให้การจัดการเวอร์ชันซับซ้อน Workers AI ของ Cloudflare ใช้ edge inference ข้าม 285 เมือง ลด latency 60% เมื่อเทียบกับการให้บริการแบบรวมศูนย์

การเลือกและการเพิ่มประสิทธิภาพอัลกอริทึม

อัลกอริทึม least connections route คำขอไปยัง GPU ที่มี active connections น้อยที่สุด ประมาณการกระจายโหลด การใช้งานง่ายต้องการเพียงการนับ connections โดยไม่ต้องตรวจสอบ workload อย่างลึก อย่างไรก็ตาม จำนวน connections สัมพันธ์กับการใช้งาน GPU จริงได้ไม่ดีสำหรับขนาดคำขอที่แตกต่างกัน คำขอ generation ที่รันนานบิดเบือนการกระจายแม้จะปรากฏเป็น connections เดียว เวอร์ชันที่ปรับปรุงถ่วงน้ำหนัก connections ตามเวลาการประมวลผลโดยประมาณเพื่อปรับปรุงคุณภาพการสมดุล อัลกอริทึมนี้เหมาะกับ workloads ที่เป็นเนื้อเดียวกันที่มีเวลาการประมวลผลที่คาดเดาได้

Weighted round-robin กำหนดน้ำหนักที่แตกต่างกันให้กับ GPU ตามกำลังการประมวลผล GPU H100 อาจได้รับน้ำหนัก 2 เท่าเมื่อเทียบกับ A100 สะท้อนความแตกต่างด้านประสิทธิภาพ น้ำหนักปรับแบบไดนามิกตาม throughput และ latency metrics ที่สังเกตได้ กลไก slow-start ค่อยๆ เพิ่ม traffic ไปยัง GPU ที่เพิ่มใหม่ แนวทางนี้จัดการฮาร์ดแวร์ที่หลากหลายได้อย่างมีประสิทธิภาพแต่ต้องการการปรับเทียบน้ำหนักที่แม่นยำ Amazon SageMaker ใช้ weighted round-robin สำหรับ multi-instance endpoints บรรลุการใช้งานดีกว่า naive round-robin 15%

Least response time routing เลือก GPU ที่มีเวลาตอบสนองล่าสุดต่ำที่สุดสำหรับคำขอใหม่ Moving averages ทำให้ spikes ชั่วคราวราบเรียบในขณะที่จับแนวโน้มประสิทธิภาพ การทำนายเวลาตอบสนองรวมลักษณะคำขอเช่นจำนวน token การวัด network latency แยกการขนส่งจากการหน่วงเวลาการประมวลผล อัลกอริทึมนี้ปรับตัวตามสภาพที่เปลี่ยนแปลงแต่อาจสั่นไหวภายใต้โหลด Azure ML ของ Microsoft ใช้ response time routing ลด P99 latency 30%

Queue depth balancing พิจารณาคำขอที่รอดำเนินการที่ GPU แต่ละตัวเมื่อตัดสินใจ routing GPU ที่มีคิวสั้นกว่าได้รับคำขอใหม่เพื่อรักษา backlogs ที่สมดุล เวลาที่คาดว่าจะเสร็จสิ้นปรับปรุงมากกว่า metrics ความยาวคิวอย่างง่าย Priority queues รับประกันว่าคำขอที่มีความสำคัญสูงไม่ต้องรอหลัง batch jobs การมองเห็น queue depth ต้องการการรวมเข้ากับโครงสร้างพื้นฐานการให้บริการ GPU อย่างแน่นแฟ้น Anthropic ใช้ queue depth balancing สำหรับการให้บริการ Claude รักษาเวลาตอบสนองที่สม่ำเสมอภายใต้โหลดที่แปรผัน

Predictive load balancing ใช้ machine learning เพื่อทำนายการ routing คำขอที่เหมาะสม รูปแบบทางประวัติศาสตร์ฝึกโมเดลที่ทำนายเวลาการประมวลผลจากคุณสมบัติคำขอ Time series analysis คาดการณ์ load spikes ทำให้ scaling เชิงรุกได้ Reinforcement learning เพิ่มประสิทธิภาพนโยบาย routing ผ่านการทดลองอย่างต่อเนื่อง แนวทางที่ซับซ้อนเหล่านี้บรรลุประสิทธิภาพที่เหนือกว่าแต่ต้องการการลงทุนในการพัฒนาอย่างมาก โครงสร้างพื้นฐาน AI ของ Meta ใช้ learned load balancing ปรับปรุง throughput 25% เหนือกว่าอัลกอริทึม heuristic

เทคโนโลยีและเครื่องมือสำหรับการ Implementation

NGINX Plus ให้การกระจายโหลดระดับ commercial พร้อมการปรับปรุงเฉพาะสำหรับ GPU โมดูล upstream รองรับการจัดการ backend แบบไดนามิกผ่าน API Active health checks ตรวจจับความล้มเหลวของ GPU ภายในไม่กี่วินาที Request buffering และ retry logic จัดการความล้มเหลวชั่วคราวอย่างสง่างาม Real-time metrics เปิดเผย request rates, error rates และ latency percentiles Custom Lua scripting เปิดใช้งานการ implementation ตรรกะ routing ที่ซับซ้อน ตัวอย่างการกำหนดค่าสำหรับการกระจายโหลด GPU:

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 ให้การกระจายโหลดประสิทธิภาพสูงพร้อมตัวเลือกอัลกอริทึมที่กว้างขวาง Runtime API เปิดใช้งานการกำหนดค่าใหม่แบบ zero-downtime สำหรับการดำเนินการ scaling Stick tables รักษา session persistence ข้ามคำขอ Advanced health checking รวมถึง custom protocols สำหรับการตรวจสอบเฉพาะ GPU Connection multiplexing ลด overhead สำหรับ HTTP/2 gRPC inference APIs OpenAI ใช้ HAProxy สำหรับการให้บริการ ChatGPT รองรับ connections พร้อมกันหลายล้าน

Envoy Proxy ให้การกระจายโหลดแบบ cloud-native สมัยใหม่พร้อม observability ที่กว้างขวาง Automatic retries พร้อม exponential backoff จัดการกับ GPU ที่ไม่พร้อมใช้งานชั่วคราว Circuit breaking ป้องกัน cascade failures เมื่อ GPU โหลดเกิน Outlier detection ลบ instances ที่มีประสิทธิภาพต่ำออกจาก rotation โดยอัตโนมัติ Native gRPC support เพิ่มประสิทธิภาพสำหรับการส่ง tensor data Rate limiting และ admission control ป้องกันสภาวะ overload แพลตฟอร์ม machine learning ของ Lyft ใช้ Envoy สำหรับการจัดการ GPU traffic ทั้งหมด

โซลูชัน Kubernetes-native รวมการกระจายโหลดกับ container orchestration Service mesh implementations เช่น Istio ให้การกระจายโหลดที่โปร่งใส Gateway API เปิดใช้งาน advanced routing ตาม request headers หรือ paths Horizontal Pod Autoscaler ปรับจำนวน GPU pod ตาม metrics Custom Resource Definitions จำลองข้อกำหนดและข้อจำกัดเฉพาะ GPU การรวมนี้ทำให้การดำเนินงานง่ายขึ้นแต่อาจขาดการเพิ่มประสิทธิภาพเฉพาะ GPU Spotify ใช้ Kubernetes ingress สำหรับการให้บริการ ML model ข้าม GPU 2,000 ตัว

Application-level load balancers ฝังตรรกะ routing ภายใน serving frameworks TensorFlow Serving รวมถึงความสามารถ request batching และ routing ในตัว Triton Inference Server implement dynamic batching พร้อม priority scheduling Ray Serve ให้การกระจายโหลดแบบ Python-native สำหรับ ML workloads โซลูชันเหล่านี้ให้การรวมที่แน่นแฟ้นกับ ML frameworks แต่อาจขาดความพร้อมด้านการดำเนินงาน แพลตฟอร์ม ML ของ Instacart ใช้ Ray Serve

[เนื้อหาถูกตัดสำหรับการแปล]