Cân bằng tải cho AI Inference: Phân phối yêu cầu trên hơn 1000 GPU

Cập nhật ngày 8 tháng 12 năm 2025

Cập nhật tháng 12/2025: Continuous batching (vLLM, TensorRT-LLM) đang biến đổi cân bằng tải—việc hình thành batch động giờ đã trở thành tiêu chuẩn. Kubernetes Gateway API đang được áp dụng rộng rãi cho định tuyến AI inference. Multi-model serving (Triton Inference Server 2.40+) cho phép chia sẻ GPU hiệu quả. Prefix caching giảm 40-60% chi phí KV cache. Định tuyến yêu cầu giờ đây xem xét độ tương đồng prompt để tăng cache hit. Serverless GPU inference (Modal, Beam, RunPod) xử lý lưu lượng đột biến một cách tiết kiệm chi phí.

Cân bằng tải quyết định liệu hệ thống AI inference đạt được 95% hiệu suất sử dụng GPU hay lãng phí 40% năng lực tính toán do phân phối yêu cầu không hiệu quả. Khi OpenAI phục vụ 100 triệu yêu cầu ChatGPT mỗi ngày trên 128.000 GPU, các thuật toán cân bằng tải tinh vi ngăn chặn bất kỳ GPU đơn lẻ nào trở thành nút thắt cổ chai trong khi các GPU khác ngồi không. Sự khác biệt giữa round-robin đơn giản và cân bằng tải thông minh chuyển thành hàng triệu đô la chi phí hạ tầng và quyết định liệu người dùng trải nghiệm thời gian phản hồi 50ms hay 500ms. Hướng dẫn này xem xét các chiến lược đã được chứng minh trong production để phân phối khối lượng công việc inference trên các cụm GPU quy mô lớn.

Nguyên tắc cơ bản về cân bằng tải cho khối lượng công việc AI

Khối lượng công việc AI inference có những đặc điểm độc đáo mà các thuật toán cân bằng tải truyền thống xử lý kém hiệu quả. Thời gian xử lý yêu cầu biến đổi 100 lần dựa trên độ dài chuỗi đầu vào, với BERT xử lý 10 token trong 5ms nhưng 512 token cần 250ms. Mức tiêu thụ bộ nhớ dao động động khi key-value cache tăng lên trong quá trình sinh. Cơ hội hình thành batch chỉ tồn tại trong các cửa sổ thời gian hẹp trước khi SLA độ trễ hết hạn. Những yếu tố này đòi hỏi các phương pháp cân bằng tải đặc thù cho AI vượt ra ngoài các chiến lược dịch vụ web thông thường.

Model serving có trạng thái làm phức tạp việc phân phối tải so với các ứng dụng web không trạng thái. Mỗi GPU duy trì model weights tiêu thụ 20-140GB bộ nhớ không thể di chuyển nhanh chóng. Các giai đoạn warm-up sau khi tải model cần 50-100 lần inference trước khi đạt hiệu suất tối ưu. Session affinity cho conversational AI duy trì ngữ cảnh qua nhiều yêu cầu. Model versioning có nghĩa là các GPU khác nhau có thể phục vụ các phiên bản model khác nhau đồng thời. Những ràng buộc này hạn chế tính linh hoạt trong các quyết định định tuyến yêu cầu.

Sự không đồng nhất phần cứng GPU trong các triển khai lớn ảnh hưởng đến hiệu quả cân bằng tải. GPU A100 xử lý yêu cầu nhanh hơn 1,7 lần so với V100 trong cùng cluster. Sự khác biệt về bộ nhớ từ 16GB đến 80GB quyết định kích thước batch tối đa. Thermal throttling giảm 20% hiệu suất cho các GPU tản nhiệt kém. Sự khác biệt về cấu trúc mạng tạo ra độ trễ khác nhau giữa load balancer và các node GPU. Cân bằng tải thông minh phải tính đến những khác biệt phần cứng này để tối ưu hóa throughput tổng thể.

Độ nhạy cảm về độ trễ của khối lượng công việc inference hạn chế các chiến lược cân bằng tải. Các ứng dụng hướng người dùng yêu cầu độ trễ P95 dưới 100ms, hạn chế độ sâu hàng đợi. Các ứng dụng thời gian thực như xe tự lái đòi hỏi phản hồi xác định dưới 20ms. Độ trễ hình thành batch để cải thiện throughput phải cân bằng với yêu cầu độ trễ. Phân phối địa lý thêm thời gian round-trip mà cân bằng tải không thể loại bỏ. Những ràng buộc này thường mâu thuẫn với mục tiêu tối ưu hóa throughput.

Yêu cầu multi-tenancy thêm thách thức về công bằng và cô lập vào cân bằng tải. Các khách hàng khác nhau có thể có các SLA và mức độ ưu tiên khác nhau cần được đối xử khác biệt. Hạn ngạch tài nguyên ngăn các tenant đơn lẻ độc quyền năng lực GPU. Đảm bảo chất lượng dịch vụ đảm bảo throughput tối thiểu bất kể tải hệ thống tổng thể. Độ chính xác thanh toán phụ thuộc vào việc phân bổ yêu cầu chính xác và theo dõi tiêu thụ tài nguyên. Load balancer phải thực thi các chính sách này trong khi duy trì hiệu quả.

Các mẫu kiến trúc và cấu trúc liên kết

Kiến trúc cân bằng tải tập trung dồn tất cả yêu cầu qua các tầng load balancer chuyên dụng. Các instance NGINX Plus hoặc HAProxy phân phối yêu cầu đến các GPU worker dựa trên các thuật toán có thể cấu hình. Health check liên tục giám sát tính khả dụng và các chỉ số hiệu suất GPU. Sticky session duy trì client affinity khi cần cho các tương tác có trạng thái. Kiến trúc này đơn giản hóa quản lý nhưng tạo ra nút thắt cổ chai tiềm năng tại tầng load balancer. Netflix sử dụng cân bằng tải tập trung cho inference recommendation của họ, xử lý 5 tỷ yêu cầu mỗi ngày.

Cân bằng tải phân tán nhúng logic định tuyến trong các ứng dụng client hoặc service mesh. Client duy trì thông tin GPU registry và đưa ra quyết định định tuyến trực tiếp. Service mesh Istio hoặc Linkerd cung cấp cân bằng tải minh bạch với circuit breaking. Điều này loại bỏ nút thắt cổ chai trung tâm nhưng tăng độ phức tạp client và chi phí phối hợp. Nền tảng Michelangelo của Uber triển khai cân bằng tải phân tán, cho phép 1 triệu dự đoán mỗi giây trên cụm GPU của họ.

Cân bằng tải phân cấp kết hợp các tầng phân phối toàn cầu và cục bộ cho quy mô lớn. Load balancer toàn cầu phân phối qua các vùng dựa trên địa lý và năng lực. Load balancer khu vực định tuyến đến các availability zone xem xét độ gần mạng. Load balancer cục bộ trong các zone xử lý việc gán GPU chi tiết. Phương pháp đa tầng này mở rộng đến hàng trăm nghìn GPU trong khi duy trì khả năng failover khu vực. Google triển khai cân bằng tải phân cấp cho YouTube recommendation serving trên 14 vùng toàn cầu.

Cân bằng tải serverless trừu tượng hóa hoàn toàn hạ tầng, tự động mở rộng dựa trên mẫu yêu cầu. AWS Lambda hoặc Google Cloud Run định tuyến các yêu cầu inference đến các container GPU tạm thời. Cold start ảnh hưởng đến độ trễ yêu cầu ban đầu nhưng các yêu cầu tiếp theo đạt thời gian phản hồi mili giây. Tự động mở rộng loại bỏ việc lập kế hoạch năng lực nhưng tăng chi phí mỗi yêu cầu. Mẫu này phù hợp với khối lượng công việc biến đổi có khả năng chịu đựng đột biến độ trễ thỉnh thoảng. AR filter của Snapchat sử dụng serverless GPU inference, xử lý 5 tỷ yêu cầu mỗi ngày với tự động mở rộng.

Cân bằng tải edge phân phối inference qua các vị trí edge phân tán địa lý. Mạng phân phối nội dung định tuyến yêu cầu đến điểm hiện diện có GPU gần nhất. 5G multi-access edge computing cho phép độ trễ dưới 10ms cho ứng dụng di động. Cân bằng tải phải xem xét chi phí băng thông WAN và ràng buộc năng lực edge. Đồng bộ hóa model qua các vị trí edge làm phức tạp quản lý phiên bản. Workers AI của Cloudflare triển khai edge inference trên 285 thành phố, giảm độ trễ 60% so với serving tập trung.

Lựa chọn và tối ưu hóa thuật toán

Thuật toán least connections định tuyến yêu cầu đến GPU có ít kết nối đang hoạt động nhất, xấp xỉ phân phối tải. Triển khai đơn giản chỉ cần đếm kết nối mà không cần kiểm tra khối lượng công việc sâu. Tuy nhiên, số lượng kết nối tương quan kém với việc sử dụng GPU thực tế cho các kích thước yêu cầu khác nhau. Các yêu cầu generation chạy lâu làm lệch phân phối mặc dù xuất hiện như các kết nối đơn lẻ. Các phiên bản nâng cao đánh trọng số kết nối theo thời gian xử lý ước tính để cải thiện chất lượng cân bằng. Thuật toán này phù hợp với khối lượng công việc đồng nhất có thời gian xử lý dự đoán được.

Weighted round-robin gán các trọng số khác nhau cho GPU dựa trên năng lực xử lý. GPU H100 có thể nhận trọng số 2x so với A100 phản ánh sự khác biệt hiệu suất. Trọng số điều chỉnh động dựa trên các chỉ số throughput và độ trễ quan sát được. Cơ chế slow-start tăng dần lưu lượng đến các GPU mới thêm. Phương pháp này xử lý hiệu quả phần cứng không đồng nhất nhưng yêu cầu hiệu chuẩn trọng số chính xác. Amazon SageMaker sử dụng weighted round-robin cho multi-instance endpoint, đạt hiệu suất sử dụng tốt hơn 15% so với round-robin đơn giản.

Định tuyến least response time chọn GPU có thời gian phản hồi gần đây thấp nhất cho các yêu cầu mới. Trung bình động làm mịn các đột biến tạm thời trong khi nắm bắt xu hướng hiệu suất. Dự đoán thời gian phản hồi kết hợp các đặc điểm yêu cầu như số token. Đo lường độ trễ mạng tách biệt độ trễ truyền tải và xử lý. Thuật toán này thích ứng với các điều kiện thay đổi nhưng có thể dao động dưới tải. Azure ML của Microsoft triển khai định tuyến thời gian phản hồi, giảm độ trễ P99 30%.

Cân bằng queue depth xem xét các yêu cầu đang chờ tại mỗi GPU khi đưa ra quyết định định tuyến. GPU có hàng đợi ngắn hơn nhận yêu cầu mới để duy trì backlog cân bằng. Thời gian hoàn thành ước tính cải thiện so với các chỉ số độ dài hàng đợi đơn giản. Priority queue đảm bảo các yêu cầu ưu tiên cao không phải chờ sau các batch job. Khả năng hiển thị queue depth yêu cầu tích hợp chặt chẽ với hạ tầng GPU serving. Anthropic sử dụng cân bằng queue depth cho Claude serving, duy trì thời gian phản hồi nhất quán dưới tải biến đổi.

Cân bằng tải dự đoán sử dụng machine learning để dự báo định tuyến yêu cầu tối ưu. Các mẫu lịch sử huấn luyện model dự đoán thời gian xử lý từ các đặc điểm yêu cầu. Phân tích chuỗi thời gian dự đoán đột biến tải cho phép mở rộng chủ động. Reinforcement learning tối ưu hóa các chính sách định tuyến thông qua thử nghiệm liên tục. Những phương pháp tinh vi này đạt hiệu suất vượt trội nhưng yêu cầu đầu tư phát triển đáng kể. Hạ tầng AI của Meta sử dụng learned load balancing, cải thiện throughput 25% so với các thuật toán heuristic.

Công nghệ và công cụ triển khai

NGINX Plus cung cấp cân bằng tải cấp thương mại với các cải tiến đặc thù cho GPU. Module upstream hỗ trợ quản lý backend động qua API. Active health check phát hiện lỗi GPU trong vài giây. Request buffering và logic retry xử lý các lỗi tạm thời một cách uyển chuyển. Các chỉ số thời gian thực hiển thị tỷ lệ yêu cầu, tỷ lệ lỗi và percentile độ trễ. Lua scripting tùy chỉnh cho phép triển khai logic định tuyến tinh vi. Ví dụ cấu hình cho cân bằng tải 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 cung cấp cân bằng tải hiệu suất cao với nhiều tùy chọn thuật toán. Runtime API cho phép cấu hình lại không downtime cho các hoạt động mở rộng. Stick table duy trì session persistence qua các yêu cầu. Health checking nâng cao bao gồm các protocol tùy chỉnh cho xác thực đặc thù GPU. Connection multiplexing giảm overhead cho HTTP/2 gRPC inference API. OpenAI sử dụng HAProxy cho ChatGPT serving, xử lý hàng triệu kết nối đồng thời.

Envoy Proxy cung cấp cân bằng tải cloud-native hiện đại với khả năng quan sát mở rộng. Automatic retry với exponential backoff xử lý GPU tạm thời không khả dụng. Circuit breaking ngăn chặn lỗi cascade khi GPU bị quá tải. Outlier detection tự động loại bỏ các instance hoạt động kém khỏi rotation. Hỗ trợ gRPC native tối ưu hóa cho truyền dữ liệu tensor. Rate limiting và admission control ngăn chặn tình trạng quá tải. Nền tảng machine learning của Lyft sử dụng Envoy cho tất cả quản lý lưu lượng GPU.

Các giải pháp Kubernetes-native tích hợp cân bằng tải với container orchestration. Các triển khai service mesh như Istio cung cấp cân bằng tải minh bạch. Gateway API cho phép định tuyến nâng cao dựa trên header hoặc path yêu cầu. Horizontal Pod Autoscaler điều chỉnh số lượng GPU pod dựa trên các chỉ số. Custom Resource Definition mô hình hóa các yêu cầu và ràng buộc đặc thù GPU. Tích hợp này đơn giản hóa vận hành nhưng có thể thiếu các tối ưu hóa đặc thù GPU. Spotify sử dụng Kubernetes ingress cho ML model serving trên 2.000 GPU.

Application-level load balancer nhúng logic định tuyến trong các framework serving. TensorFlow Serving bao gồm khả năng request batching và định tuyến tích hợp. Triton Inference Server triển khai dynamic batching với priority scheduling. Ray Serve cung cấp cân bằng tải Python-native cho khối lượng công việc ML. Các giải pháp này cung cấp tích hợp chặt chẽ với các framework ML nhưng có thể thiếu độ trưởng thành vận hành. Nền tảng ML của Instacart sử dụng Ray Serve

[Nội dung bị cắt ngắn cho bản dịch]