Балансування навантаження для AI-інференсу: розподіл запитів між 1000+ GPU

Оновлено 8 грудня 2025 року

Оновлення грудня 2025: Безперервне пакетування (vLLM, TensorRT-LLM) трансформує балансування навантаження — динамічне формування пакетів тепер є стандартом. Kubernetes Gateway API набуває популярності для маршрутизації AI-інференсу. Мультимодельне обслуговування (Triton Inference Server 2.40+) забезпечує ефективний спільний доступ до GPU. Кешування префіксів зменшує накладні витрати KV-кешу на 40-60%. Маршрутизація запитів тепер враховує схожість промптів для влучень у кеш. Безсерверний GPU-інференс (Modal, Beam, RunPod) економічно ефективно обробляє пікове навантаження.

Балансування навантаження визначає, чи досягнуть системи AI-інференсу 95% утилізації GPU, чи втратять 40% обчислювальної потужності через неефективний розподіл запитів. Коли OpenAI обслуговує 100 мільйонів запитів ChatGPT щодня на 128 000 GPU, складні алгоритми балансування навантаження запобігають перетворенню будь-якого окремого GPU на вузьке місце, поки інші простоюють. Різниця між наївним round-robin і інтелектуальним балансуванням навантаження означає мільйони доларів інфраструктурних витрат та визначає, чи отримають користувачі час відгуку 50 мс або 500 мс. Цей посібник розглядає перевірені на практиці стратегії розподілу інференс-навантажень між масштабними парками GPU.

Основи балансування навантаження для AI-навантажень

AI-інференс-навантаження мають унікальні характеристики, з якими традиційні алгоритми балансування навантаження справляються погано. Час обробки запитів варіюється у 100 разів залежно від довжини вхідної послідовності: BERT обробляє 10 токенів за 5 мс, але 512 токенів вимагають 250 мс. Споживання пам'яті динамічно коливається в міру зростання key-value кешів під час генерації. Можливості формування пакетів існують лише у вузьких часових вікнах до закінчення терміну SLA щодо затримки. Ці фактори вимагають AI-специфічних підходів до балансування навантаження, що виходять за межі традиційних стратегій для вебсервісів.

Обслуговування моделей зі збереженням стану ускладнює розподіл навантаження порівняно з вебдодатками без стану. Кожен GPU підтримує ваги моделі, що споживають 20-140 ГБ пам'яті, яку неможливо швидко перемістити. Періоди прогріву після завантаження моделі вимагають 50-100 інференс-проходів перед досягненням оптимальної продуктивності. Афінність сесій для розмовного AI підтримує контекст між кількома запитами. Версіонування моделей означає, що різні GPU можуть одночасно обслуговувати різні ітерації моделі. Ці обмеження зменшують гнучкість у прийнятті рішень щодо маршрутизації запитів.

Неоднорідність апаратного забезпечення GPU у великих розгортаннях впливає на ефективність балансування навантаження. A100 GPU обробляють запити в 1,7 рази швидше, ніж V100 у тому ж кластері. Варіації пам'яті від 16 ГБ до 80 ГБ визначають максимальні розміри пакетів. Термічне тротлінг знижує продуктивність на 20% для GPU з поганим охолодженням. Відмінності мережевої топології створюють різні затримки між балансувальниками навантаження та GPU-вузлами. Інтелектуальне балансування навантаження має враховувати ці апаратні розбіжності для оптимізації загальної пропускної здатності.

Чутливість інференс-навантажень до затримки обмежує стратегії балансування навантаження. Користувацькі додатки вимагають затримки P95 менше 100 мс, обмежуючи глибину черг. Додатки реального часу, такі як автономне водіння, вимагають детермінованих відгуків менше 20 мс. Затримки формування пакетів для покращення пропускної здатності мають балансуватися з вимогами до затримки. Географічний розподіл додає час затримки на передачу туди й назад, який балансування навантаження не може усунути. Ці обмеження часто конфліктують з цілями оптимізації пропускної здатності.

Вимоги мультиорендності додають виклики справедливості та ізоляції до балансування навантаження. Різні клієнти можуть мати різні SLA та рівні пріоритету, що вимагають диференційованого ставлення. Квоти ресурсів запобігають монополізації потужності GPU одним орендарем. Гарантії якості обслуговування забезпечують мінімальну пропускну здатність незалежно від загального навантаження системи. Точність білінгу залежить від точної атрибуції запитів та відстеження споживання ресурсів. Балансувальники навантаження повинні забезпечувати виконання цих політик, підтримуючи ефективність.

Архітектурні патерни та топології

Централізовані архітектури балансування навантаження спрямовують усі запити через виділені рівні балансувальників навантаження. Інстанси NGINX Plus або HAProxy розподіляють запити між GPU-воркерами на основі конфігурованих алгоритмів. Перевірки працездатності безперервно моніторять доступність GPU та метрики продуктивності. Sticky-сесії підтримують афінність клієнта, коли це потрібно для взаємодій зі збереженням стану. Ця архітектура спрощує управління, але створює потенційні вузькі місця на рівні балансувальника навантаження. Netflix використовує централізоване балансування навантаження для свого рекомендаційного інференсу, обробляючи 5 мільярдів запитів щодня.

Розподілене балансування навантаження вбудовує логіку маршрутизації в клієнтські додатки або service mesh. Клієнти підтримують інформацію реєстру GPU та приймають прямі рішення щодо маршрутизації. Service mesh Istio або Linkerd забезпечують прозоре балансування навантаження з circuit breaking. Це усуває центральні вузькі місця, але збільшує складність клієнта та накладні витрати на координацію. Платформа Michelangelo від Uber реалізує розподілене балансування навантаження, забезпечуючи 1 мільйон передбачень на секунду по всьому парку GPU.

Ієрархічне балансування навантаження поєднує глобальний та локальний рівні розподілу для масштабування. Глобальні балансувальники навантаження розподіляють між регіонами на основі географії та потужності. Регіональні балансувальники навантаження маршрутизують до зон доступності з урахуванням мережевої близькості. Локальні балансувальники навантаження в межах зон обробляють детальне призначення GPU. Цей багаторівневий підхід масштабується до сотень тисяч GPU, підтримуючи можливості регіонального аварійного перемикання. Google реалізує ієрархічне балансування навантаження для обслуговування рекомендацій YouTube у 14 глобальних регіонах.

Безсерверне балансування навантаження повністю абстрагує інфраструктуру, автоматично масштабуючись на основі патернів запитів. AWS Lambda або Google Cloud Run маршрутизують інференс-запити до ефемерних GPU-контейнерів. Холодні старти впливають на затримку початкових запитів, але наступні запити досягають часу відгуку в мілісекунди. Автоматичне масштабування усуває планування потужності, але збільшує витрати на кожен запит. Цей патерн підходить для змінних навантажень з толерантністю до періодичних сплесків затримки. AR-фільтри Snapchat використовують безсерверний GPU-інференс, обробляючи 5 мільярдів запитів щодня з автоматичним масштабуванням.

Edge-балансування навантаження розподіляє інференс між географічно розосередженими edge-локаціями. Мережі доставки контенту маршрутизують запити до найближчих точок присутності з підтримкою GPU. 5G multi-access edge computing забезпечує затримку менше 10 мс для мобільних додатків. Балансування навантаження має враховувати витрати на WAN-пропускну здатність та обмеження edge-потужності. Синхронізація моделей між edge-локаціями ускладнює управління версіями. Workers AI від Cloudflare реалізує edge-інференс у 285 містах, зменшуючи затримку на 60% порівняно з централізованим обслуговуванням.

Вибір та оптимізація алгоритмів

Алгоритми least connections маршрутизують запити до GPU з найменшою кількістю активних з'єднань, наближуючи розподіл навантаження. Проста реалізація вимагає лише підрахунку з'єднань без глибокої інспекції навантаження. Однак кількість з'єднань погано корелює з фактичною утилізацією GPU для запитів різного розміру. Довготривалі запити генерації спотворюють розподіл, незважаючи на те, що виглядають як одиничні з'єднання. Покращені версії зважують з'єднання за оціненим часом обробки, покращуючи якість балансування. Цей алгоритм підходить для однорідних навантажень з передбачуваним часом обробки.

Зважений round-robin призначає різні ваги GPU на основі обчислювальної потужності. H100 GPU можуть отримати вагу в 2 рази більшу порівняно з A100, відображаючи різницю в продуктивності. Ваги динамічно коригуються на основі спостережуваних метрик пропускної здатності та затримки. Механізми повільного старту поступово збільшують трафік до щойно доданих GPU. Цей підхід ефективно обробляє неоднорідне апаратне забезпечення, але вимагає точного калібрування ваг. Amazon SageMaker використовує зважений round-robin для multi-instance endpoints, досягаючи на 15% кращої утилізації порівняно з наївним round-robin.

Маршрутизація за найменшим часом відгуку вибирає GPU з найнижчим недавнім часом відгуку для нових запитів. Ковзні середні згладжують тимчасові сплески, фіксуючи тренди продуктивності. Передбачення часу відгуку включають характеристики запиту, такі як кількість токенів. Вимірювання мережевої затримки відокремлюють транспортну затримку від затримки обробки. Цей алгоритм адаптується до змінних умов, але може осцилювати під навантаженням. Azure ML від Microsoft реалізує маршрутизацію за часом відгуку, зменшуючи затримку P99 на 30%.

Балансування за глибиною черги враховує очікувані запити на кожному GPU при прийнятті рішень про маршрутизацію. GPU з коротшими чергами отримують нові запити, підтримуючи збалансовані бекологи. Оцінений час завершення покращує просту метрику довжини черги. Пріоритетні черги забезпечують, що високопріоритетні запити не чекають за пакетними завданнями. Видимість глибини черги вимагає тісної інтеграції з інфраструктурою обслуговування GPU. Anthropic використовує балансування за глибиною черги для обслуговування Claude, підтримуючи стабільний час відгуку при змінному навантаженні.

Предиктивне балансування навантаження використовує машинне навчання для прогнозування оптимальної маршрутизації запитів. Історичні патерни навчають моделі передбачати час обробки за характеристиками запиту. Аналіз часових рядів передбачає сплески навантаження, забезпечуючи проактивне масштабування. Навчання з підкріпленням оптимізує політики маршрутизації через безперервне експериментування. Ці складні підходи досягають чудової продуктивності, але вимагають значних інвестицій у розробку. AI-інфраструктура Meta використовує навчене балансування навантаження, покращуючи пропускну здатність на 25% порівняно з евристичними алгоритмами.

Технології та інструменти реалізації

NGINX Plus забезпечує балансування навантаження комерційного рівня з GPU-специфічними покращеннями. Модуль upstream підтримує динамічне управління бекендами через API. Активні перевірки працездатності виявляють збої GPU протягом секунд. Буферизація запитів і логіка повторних спроб елегантно обробляють тимчасові збої. Метрики в реальному часі показують частоту запитів, частоту помилок і перцентилі затримки. Кастомні Lua-скрипти дозволяють реалізовувати складну логіку маршрутизації. Приклад конфігурації для балансування навантаження 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 пропонує високопродуктивне балансування навантаження з широкими алгоритмічними опціями. Runtime API забезпечує реконфігурацію без простоїв для операцій масштабування. Stick tables підтримують персистентність сесій між запитами. Розширена перевірка працездатності включає кастомні протоколи для GPU-специфічної валідації. Мультиплексування з'єднань зменшує накладні витрати для HTTP/2 gRPC інференс API. OpenAI використовує HAProxy для обслуговування ChatGPT, обробляючи мільйони одночасних з'єднань.

Envoy Proxy забезпечує сучасне cloud-native балансування навантаження з широкими можливостями спостережуваності. Автоматичні повторні спроби з експоненціальним відступом обробляють тимчасову недоступність GPU. Circuit breaking запобігає каскадним збоям, коли GPU стають перевантаженими. Outlier detection автоматично видаляє екземпляри з низькою продуктивністю з ротації. Нативна підтримка gRPC оптимізує передачу тензорних даних. Rate limiting та admission control запобігають умовам перевантаження. ML-платформа Lyft використовує Envoy для всього управління GPU-трафіком.

Kubernetes-нативні рішення інтегрують балансування навантаження з оркестрацією контейнерів. Реалізації service mesh, такі як Istio, забезпечують прозоре балансування навантаження. Gateway API дозволяє розширену маршрутизацію на основі заголовків запитів або шляхів. Horizontal Pod Autoscaler коригує кількість GPU-подів на основі метрик. Custom Resource Definitions моделюють GPU-специфічні вимоги та обмеження. Ця інтеграція спрощує операції, але може не мати GPU-специфічних оптимізацій. Spotify використовує Kubernetes ingress для обслуговування ML-моделей на 2000 GPU.

Балансувальники навантаження рівня додатків вбудовують логіку маршрутизації в serving-фреймворки. TensorFlow Serving включає вбудовані можливості пакетування запитів та маршрутизації. Triton Inference Server реалізує динамічне пакетування з пріоритетним планувальником. Ray Serve забезпечує Python-нативне балансування навантаження для ML-навантажень. Ці рішення пропонують тісну інтеграцію з ML-фреймворками, але можуть не мати операційної зрілості. ML-платформа Instacart використовує Ray Serve

[Контент скорочено для перекладу]