облачна инфраструктурабалансиране на натоварванетомашинно обучениеуправление на APIграфични процесори
Балансиране на натоварването в ML системи срещу опростена обработка на API заявки
Балансирането на натоварването в ML системите управлява интензивни графични процесори, свързани с изводи и обучение, в специализиран хардуер, докато опростената обработка на API заявки разпределя лекия HTTP трафик между сървъри с общо предназначение. Те се различават драстично по сложност, изисквания за ресурси и интелигентност на маршрутизацията.
Акценти
Балансирането на натоварването при машинно обучение (ML) трябва да отчита паметта на графичния процесор (GPU) и разположението на модела, докато балансирането на натоварването при API проследява само броя на връзките.
Заявките за извод могат да отнемат секунди и да консумират гигабайти VRAM, докато заявките към API обикновено завършват за милисекунди.
Непрекъснатото пакетиране в ML системи може да умножи производителността 10 пъти или повече, концепция, която няма еквивалент в простата работа с API.
Разходите за студен старт за големи модели правят управлението на топъл пул от съществено значение, за разлика от API контейнерите без състояние, които се стартират почти мигновено.
Какво е Балансиране на натоварването в ML системи?
Разпределя натоварванията от машинно обучение, свързани с изводи и обучение, между възли, оборудвани с графичен процесор, като същевременно е наясно с размера на модела и изчислителните нужди.
Балансьорите на натоварване на машинно обучение (ML) трябва да отчитат капацитета на паметта на графичния процесор, тъй като големите езикови модели могат да изискват десетки гигабайта VRAM на реплика.
Сървърите за инференциален анализ като NVIDIA Triton, vLLM и TensorRT-LLM използват специализирани планировчици, които динамично групират заявките, за да максимизират използването на графичния процесор.
Паралелизмът на моделите и тензорното шардинг означават, че една заявка за извод може да обхване множество графични процесори, което изисква логика за маршрутизиране, която разбира разпределените графи за извод.
Автоматичното мащабиране в ML системите често се определя от дълбочината на опашката и насищането на GPU, а не от прости прагове на CPU или паметта.
Латентността при студен старт за големи модели може да варира от няколко секунди до минути, което прави управлението на топлия пул проблем, свързан с балансирането на основното натоварване.
Какво е Опростена обработка на API заявки?
Маршрутира стандартни HTTP заявки през сървъри за приложения без запазване на състоянието, използвайки логика за кръгова проверка (roundrobin), проверка на най-малкото свързване (least-connections) или основна проверка на състоянието (health check).
Традиционните балансиращи API натоварването системи като NGINX, HAProxy и AWS ALB работят на ниво 4 или ниво 7 с минимална проверка на заявките.
Повечето API заявки се изпълняват за по-малко от 100 милисекунди и консумират незначително количество процесорно време в сравнение с натоварванията на машинното обучение (ML inference).
Бездържавността е основен принцип на дизайна, позволяващ на всеки backend екземпляр да обработва всяка входяща заявка без координация.
Проверките за състоянието обикновено се изпълняват на всеки няколко секунди, използвайки прости TCP или HTTP сонди за откриване на повредени възли.
Хоризонталното мащабиране обикновено е лесно: добавянето на повече идентични инстанции зад балансьора на натоварването увеличава пропускателната способност линейно.
Сравнителна таблица
Функция
Балансиране на натоварването в ML системи
Опростена обработка на API заявки
Основно работно натоварване
Интензивно извеждане и обучение на машинно обучение с GPU
Моделно-ориентирано, пакетно обработване, афинитет към GPU
Кръгово-робен метод, най-малко връзки, произволно
Мащабиращ тригер
Дълбочина на опашката, използване на графичния процесор, натоварване на кеша на KV
Използване на процесора, честота на заявките, латентност
Цена на студен старт
Секунди до минути за големи модели
Милисекунди за стартиране на контейнера
Управление на държавата
Често с актуализация (кеш на ключови думи, сесии)
Обикновено без гражданство
Общи инструменти
Тритон, vLLM, KServe, Рей Серв
NGINX, HAProxy, Envoy, AWS ALB
Цена на заявка
Високо (доминират секундите на GPU)
Ниско (CPU-секундите са евтини)
Подробно сравнение
Изисквания за изчислителни ресурси
Най-фундаменталната разлика се крие в това, което всяка система всъщност балансира. Простата обработка на API премества малки пакети работа между процесори, които рядко са наситени, често обработвайки хиляди заявки в секунда на ядро. Балансирането на натоварването при машинно обучение, за разлика от това, жонглира с тежки изчисления на графични процесори, където всяка заявка може да консумира мегабайти видео памет и да изисква стотици милисекунди тензорни операции. Един H100 графичен процесор може да обслужва само няколко едновременни заявки за големи езикови модели, докато API сървър, базиран на процесор, може да обработва стотици.
Маршрутна интелигентност
Традиционните балансьори на натоварването вземат решения за маршрутизиране въз основа на прости показатели като брой връзки или състояние на сървъра. Балансьорите на натоварване, които са осведомени за машинно обучение, трябва да разбират много повече: кои модели са заредени на кои възли, колко кеш памет остава, дали дадена заявка може да бъде пакетирана с други и дали даден графичен процесор има правилния вариант на модела. Системи като vLLM използват непрекъснато пакетиране, за да пакетират заявките ефективно, докато по-простите API шлюзове просто предават следващата заявка на следващия наличен сървър.
Поведение при мащабиране
Добавянето на капацитет към просто внедряване на API обикновено е толкова лесно, колкото стартирането на повече контейнери зад балансьора на натоварването. Системите за машинно обучение (ML) се мащабират по различен начин, защото графичните процесори са скъпи, оскъдни и често изискват специфични типове инстанции. Политиките за автоматично мащабиране трябва да вземат предвид изискванията за топъл пул, за да се избегнат наказания при студен старт, а намаляването на мащаба е сложно, защото не можете лесно да мигрирате заявки за извод по време на работа. Прекъсването на точкови инстанции добавя още един слой сложност, уникален за ML натоварванията.
Обработка на състояние и сесия
REST API-тата обикновено са проектирани да бъдат без запазване на състоянието, което означава, че всеки сървър може да обработва всяка заявка без предварителен контекст. ML inference въвежда запазване на състоянието чрез механизми като KV кешове за трансформаторни модели, история на разговорите за чатботове и вграждане на кешове за системи за извличане. Балансьорите на натоварването в ML контексти може да се нуждаят от лепкави сесии или логика за маршрутизиране, която изпраща последващи заявки към същата реплика, за да запази кешираното състояние, което усложнява иначе простия модел на разпределение на заявките.
Разходи и оперативни разходи
Изпълнението на GPU възли за машинно обучение може да струва от 10 до 30 пъти повече на час от еквивалентните CPU инстанции, което прави ефективното използване критично важно. Лошо настроен балансьор на натоварването на ML води до загуба на пари поради времето на празен ход на GPU, докато лошо настроен балансьор на натоварването на API само причинява латентност. Мониторингът, наблюдаемостта и планирането на капацитета са съответно по-сложни в ML системите, често изискващи персонализирани показатели за токени в секунда, време до първия токен и натиск върху паметта на GPU.
Предимства и Недостатъци
Балансиране на натоварването в ML системи
Предимства
+Максимизира използването на скъпия графичен процесор
+Поддържа паралелизъм на моделите
+Позволява непрекъснато дозиране
+Обработва сесии за извод с отчитане на състоянието
Потребителски профил
−Висока цена на инфраструктурата
−Сложна конфигурация
−Трудно планиране на капацитета
−По-дълго време за студен старт
Опростена обработка на API заявки
Предимства
+Ниска оперативна сложност
+Евтино за управление
+Лесно хоризонтално мащабиране
+Зряла екосистема от инструменти
Потребителски профил
−Няма разпознаване на графичния процесор
−Неефективен за тежки изчисления
−Ограничена интелигентност за пакетиране
−Лошо пригодяване за натоварвания, поддържащи състоянието
Често срещани заблуди
Миф
Можете да използвате стандартна NGINX или HAProxy настройка, за да обслужвате големи езикови модели в голям мащаб.
Реалност
Въпреки че NGINX може да се намира пред клъстер за машинно обучение (ML inference cluster), му липсва интелигентността за групиране на заявки, управление на кеш паметта на KV или маршрутизиране въз основа на наличността на графичния процесор (GPU). Обслужването на производствения LLM изисква специализирани сървъри за извод като vLLM или Triton със собствени планировчици.
Миф
ML inference е просто още едно API извикване и трябва да бъде балансирано по същия начин.
Реалност
ML инференцията се държи коренно различно от типичните API извиквания. Заявките имат силно променливи изчислителни разходи, моделите консумират значително количество памет, а възможностите за пакетно обработване означават, че наивното кръгово маршрутизиране оставя графичните процесори силно недоизползвани.
Миф
Липсата на гражданство е универсален принцип за всички бекенд услуги.
Реалност
Бездържавността работи чудесно за традиционните API, но не работи за ML системи, които разчитат на KV кешове, памет за разговори или специфично за сесията състояние на модела. ML обслужването често изисква лепкаво маршрутизиране или външни хранилища за състояние, за да се поддържа производителността.
Миф
Автоматичното мащабиране работи по същия начин за машинно обучение и традиционните натоварвания.
Реалност
Традиционното автоматично мащабиране реагира на процесора или честотата на заявките, но автоматичното мащабиране на машинното обучение трябва да вземе предвид наличността на графичния процесор, времето за загряване на модела и разходите за отстраняване на заявки в процес на обработка. Мащабирането на клъстер от графични процесори е далеч по-рисковано от намаляването на флотилия от API контейнери.
Миф
Повече реплики винаги означават по-добра производителност при машинно обучение (ML inference).
Реалност
Добавянето на реплики помага само ако балансьорът на натоварването може действително да разпределя заявките между тях. Ако всички заявки се насочват към един графичен процесор поради афинитет на модела или грешки в маршрутизацията, допълнителните реплики стоят бездействащи, докато възелът с пречка се затруднява.
Често задавани въпроси
Защо не мога просто да използвам обикновен балансьор на натоварването за машинно обучение (ML inference)?
Обикновените балансьори на натоварването вземат решения за маршрутизиране въз основа на прости критерии като брой връзки или състояние на сървъра, но те нямат представа за паметта на графичния процесор, разположението на модела или възможностите за групиране. Натоварванията с машинно обучение (ML inference) имат силно променливи изчислителни разходи и се възползват изключително много от интелигентното планиране. Стандартният балансьор на натоварването или би претоварил един графичен процесор, докато би оставил другите бездействащи, или би не успял да групира заявки, които биха могли да споделят ефективно графичен процесор.
Какво е непрекъснато пакетиране в балансирането на натоварването с машинно обучение?
Непрекъснатото пакетиране е техника, при която сървърът за извод динамично добавя нови заявки към съществуващ пакет веднага щом един приключи, вместо да чака всички заявки в пакета да се завършат. Това може да подобри използването на графичния процесор с 10 или повече пъти в сравнение със статичното пакетиране, защото графичните процесори вече не стоят бездействащи, чакайки най-бавната заявка в пакета да завърши. Системи като vLLM и TensorRT-LLM са пионери в този подход за обслужване на LLM.
Как KV кешът влияе върху решенията за балансиране на натоварването?
KV кешът съхранява тензорите ключ-стойност, които трансформаторните модели генерират по време на извод, което позволява на модела да продължи да генерира токени, без да преизчислява по-ранни състояния на внимание. Този кеш консумира значително количество памет на графичния процесор и нараства с продължителността на разговора. Балансьорите на натоварването трябва да проследяват наличната KV кеш памет на всеки графичен процесор, за да избегнат маршрутизиране на заявки, които биха довели до грешки поради липса на памет, и може да предпочетат маршрутизиране на последващи заявки към същата реплика, за да използват повторно кешираното състояние.
Каква е типичната разлика в цената между ML обслужването и традиционното API обслужване?
Обслужването на машинно обучение на графични процесори (ML) обикновено струва от 10 до 30 пъти повече на час от обслужването на API, базирано на процесор. Един H100 GPU екземпляр може да струва от $3 до $5 на час, докато сравним CPU екземпляр струва $0,10 до $0,20. Тази разлика в цената прави ефективното балансиране на натоварването критично за ML системите, тъй като загубеното време на GPU води директно до загубени пари по начин, по който загубеното време на процесор рядко се случва.
Мога ли да смесвам машинно обучение (ML inference) и традиционни API в една и съща настройка за балансиране на натоварването?
Да, и това всъщност е често срещана архитектура. Традиционен API шлюз като NGINX или Envoy обработва удостоверяването, ограничаването на скоростта и първоначалното маршрутизиране, след което препраща заявките за машинно обучение (ML) към специализиран клъстер за извод, работещ с Triton или vLLM. Шлюзът предоставя познатата оперативна повърхност, докато слоят за извод обработва специфични за графичния процесор проблеми. Това разделяне държи всеки компонент фокусиран върху това, което прави най-добре.
Как се справяте със студените стартирания на големи ML модели?
Студеното стартиране на големи модели може да отнеме от 30 секунди до няколко минути, в зависимост от размера на модела и скоростта на съхранение. Често срещани стратегии включват поддържане на топъл пул от предварително заредени реплики на модели, използване на компилация и кеширане на модели, предварително зареждане на модели по време на стартиране на контейнера и използване на зареждане, базирано на моментни снимки от бързо хранилище. Някои екипи използват предсказуемо автоматично мащабиране, което стартира нови реплики, преди да настъпят пикове в трафика.
Какви показатели трябва да наблюдавам за балансиране на натоварването с машинно обучение?
Освен стандартните показатели като честота на заявките и латентност, ML системите изискват специфично за GPU наблюдение, включително използване на GPU, използване на VRAM, заетост на KV кеша, пропускателна способност токени в секунда, време до първия токен и латентност между токените. Дълбочината на опашката на сървъра за извод също е критична, тъй като показва дали балансьорът на натоварването се справя с търсенето или заявките се натрупват, чакайки капацитет на GPU.
Необходимо ли е маршрутизирането на лепкава сесия за машинно обучение (ML inference)?
Лепкавото маршрутизиране често е полезно, но не винаги е необходимо. Ако вашият модел използва KV кеширане, за да ускори многократните разговори, изпращането на последващи заявки до същата реплика избягва повторното изчисляване на кеша. Ако обаче използвате външни хранилища за състояние или модели на извод без състояние, лепкавото маршрутизиране става незадължително. Изборът зависи от вашите изисквания за латентност и колко сложност искате да добавите към слоя за балансиране на натоварването.
Как паралелизмът на моделите усложнява балансирането на натоварването?
Когато даден модел е разделен на множество графични процесори или възли, една заявка за извод трябва да бъде обработена от всички шардове координирано. Балансьорът на натоварването трябва да разбира тези граници на шардирането и да насочва заявките към правилната входна точка, след което да позволи на рамката за извод да обработва комуникацията между шардовете. Това е коренно различно от простото API маршрутизиране, където всеки бекенд може да обработва всяка заявка независимо.
Какво се случва, когато GPU възел се повреди по време на извод?
Когато GPU възел се повреди, заявките по време на обработка обикновено се губят, освен ако не сте настроили репликация или контролни точки. Балансировчикът на натоварването открива повредата чрез проверки на състоянието и спира насочването на нови заявки към този възел. За извод от състоянието може да се наложи да мигрирате KV кешовете или да рестартирате разговорите. Това е една от причините, поради които ML системите често работят с N+1 резервиране и използват по-бързи интервали за проверка на състоянието от традиционните API внедрявания.
Решение
Изберете опростена обработка на API заявки, когато работното ви натоварване се състои от операции без запазване на състоянието, обвързани с процесора, с предвидими изисквания за латентност и скромни нужди от ресурси. Изберете балансиране на натоварването, съобразено с машинното обучение (ML), когато обслужвате модели, които изискват GPU ресурси, възползват се от групиране на заявки или изискват сесии за извод със състояние. Двата подхода могат да съществуват едновременно в една и съща архитектура, като ML изводът често стои зад традиционен API шлюз, който обработва удостоверяването, ограничаването на скоростта и първоначалното маршрутизиране.
