Масштабирование ИИ: от запроса к вычислениям

Автор: Денис Аветисян

В статье описывается система автоматического динамического масштабирования для обработки запросов к большим языковым моделям на базе высокопроизводительных вычислительных ресурсов.

Визуализация потока данных между слоями управления Slurm и vLLM демонстрирует взаимосвязь между этими системами, позволяя оптимизировать распределение ресурсов и повысить эффективность выполнения задач.

Интеграция Kubernetes, Slurm и vLLM для эффективного развертывания и обслуживания ИИ-инференса.

Растущий спрос на инференс искусственного интеллекта, особенно в сфере образования, требует новых решений, эффективно использующих существующую инфраструктуру. В данной работе, озаглавленной ‘Automated Dynamic AI Inference Scaling on HPC-Infrastructure: Integrating Kubernetes, Slurm and vLLM’, предложена архитектура для обслуживания больших языковых моделей (LLM) путем интеграции vLLM, Slurm и Kubernetes на суперкомпьютере RAMSES. Предварительные результаты показывают, что предложенная система обеспечивает эффективное масштабирование для 100, 500 и 1000 одновременных запросов с незначительным увеличением задержки. Возможно ли дальнейшее повышение эффективности и адаптация данной архитектуры для поддержки еще более сложных AI-приложений?

Ускорение Искусственного Интеллекта: Новые Горизонты

Искусственный интеллект переживает период стремительного развития, и в авангарде этого процесса находятся большие языковые модели (БЯМ). Эти модели, способные понимать, генерировать и обрабатывать человеческий язык с беспрецедентной точностью, находят применение в самых разнообразных областях — от автоматического перевода и создания контента до разработки интеллектуальных помощников и чат-ботов. БЯМ демонстрируют впечатляющие результаты в решении сложных задач, требующих лингвистического анализа и креативности, открывая новые горизонты для автоматизации рутинных процессов и повышения эффективности работы в самых разных сферах. Развитие больших языковых моделей является ключевым фактором, определяющим будущее искусственного интеллекта и его влияние на жизнь человека.

Современные модели искусственного интеллекта, особенно крупные языковые модели, предъявляют беспрецедентные требования к вычислительным ресурсам. Обучение и функционирование этих моделей требует огромных объемов памяти, высокой пропускной способности и значительной энергии. Существующая инфраструктура, разработанная для предыдущего поколения задач, зачастую не справляется с этой нагрузкой, что приводит к замедлению процессов, увеличению затрат и ограничению масштабируемости. Проблема усугубляется экспоненциальным ростом размеров моделей и сложности решаемых ими задач, создавая серьезный вызов для разработчиков аппаратного и программного обеспечения. Неспособность эффективно удовлетворить эти потребности может существенно замедлить прогресс в области искусственного интеллекта и ограничить потенциальные применения этих технологий.

Для удовлетворения растущих потребностей в вычислительных ресурсах, необходимых для работы современных моделей искусственного интеллекта, недостаточно полагаться исключительно на увеличение скорости аппаратного обеспечения. Исследования показывают, что оптимизация программного обеспечения и архитектурных подходов играет ключевую роль в эффективном масштабировании. Это включает в себя разработку новых алгоритмов, позволяющих снизить вычислительную сложность задач, а также переосмысление организации данных и процессов обработки информации. Например, применение методов квантования и обрезки позволяет существенно уменьшить размер моделей без значительной потери точности, что снижает требования к памяти и вычислительной мощности. Кроме того, распределенные вычисления и параллельная обработка данных позволяют эффективно использовать ресурсы нескольких вычислительных узлов, значительно ускоряя процесс обучения и работы моделей. Таким образом, комплексный подход, сочетающий в себе аппаратные и программные инновации, является необходимым условием для дальнейшего развития и широкого внедрения искусственного интеллекта.

Схема иллюстрирует последовательность передачи данных между слоями при обработке запроса на предсказание.

Высокопроизводительные Вычисления: Основа и Архитектурные Решения

Высокопроизводительные вычислительные системы (ВВС) обеспечивают требуемую вычислительную мощность, однако эффективное использование ресурсов является критически важным для достижения максимальной производительности. Несмотря на значительные инвестиции в аппаратное обеспечение, недоиспользование или неоптимальное использование вычислительных ресурсов может привести к снижению общей эффективности и увеличению затрат. Эффективное использование включает в себя оптимизацию рабочих нагрузок для параллельного выполнения, минимизацию передачи данных между компонентами системы и использование эффективных алгоритмов планирования задач. Достижение высокой степени утилизации требует тщательного анализа потребностей приложения, выбора подходящей архитектуры системы и применения инструментов мониторинга и управления ресурсами. Показатель утилизации CPU, памяти и сети являются ключевыми метриками для оценки эффективности использования ВВС.

Архитектуры с неравномерным доступом к памяти (NUMA) оказывают значительное влияние на производительность высокопроизводительных вычислительных систем. В NUMA-системах время доступа к локальной памяти для конкретного процессора значительно меньше, чем к памяти, подключенной к другим процессорам. Это означает, что расположение данных в памяти относительно процессоров, выполняющих вычисления, критически важно. Неэффективное распределение данных может привести к увеличению задержек, так как процессорам придется обращаться к удаленной памяти. При проектировании системы необходимо учитывать топологию NUMA, чтобы оптимизировать размещение данных и минимизировать перемещения данных между узлами памяти, что достигается за счет использования библиотек и инструментов, учитывающих локальность данных и позволяющих назначать процессы конкретным узлам памяти.

Контейнеризация с использованием Apptainer и оркестрация с помощью Kubernetes являются ключевыми технологиями для развертывания и управления высокопроизводительными вычислительными (HPC) нагрузками. Apptainer предоставляет механизм для создания воспроизводимых и переносимых контейнеров, ориентированных на научные вычисления, обеспечивая изоляцию приложений и зависимостей. Kubernetes, в свою очередь, автоматизирует развертывание, масштабирование и управление контейнеризованными приложениями, позволяя эффективно использовать ресурсы кластера и обеспечивая высокую доступность и отказоустойчивость. Комбинация этих технологий упрощает процесс развертывания сложных HPC-приложений, повышает эффективность использования вычислительных ресурсов и обеспечивает переносимость между различными платформами и инфраструктурами.

Оптимизация Вывода с vLLM: Новый Подход

vLLM представляет собой новый подход к инференсу больших языковых моделей (LLM), направленный на повышение эффективности за счет использования таких методов, как PagedAttention. Традиционные подходы к управлению памятью при инференсе LLM часто приводят к фрагментации памяти и неэффективному использованию ресурсов. PagedAttention решает эту проблему, разделяя Key-Value Cache на небольшие, логически связанные страницы, аналогично виртуальной памяти в операционных системах. Это позволяет динамически выделять и освобождать память, снижая накладные расходы и увеличивая пропускную способность. PagedAttention оптимизирует использование памяти GPU, что особенно важно при обработке запросов переменной длины и одновременном обслуживании большого количества пользователей. В результате достигается значительное снижение задержки и увеличение пропускной способности по сравнению с традиционными методами инференса LLM.

Кэширование ключей и значений (Key-Value Cache) в vLLM значительно повышает производительность при выводе больших языковых моделей за счет сокращения избыточных вычислений. В процессе генерации текста модель многократно обращается к одним и тем же входным данным для вычисления векторов внимания. Кэш позволяет сохранять результаты этих вычислений и повторно использовать их при обработке последовательных токенов, избегая повторного вычисления векторов внимания для уже обработанных частей входной последовательности. Это особенно эффективно для длинных последовательностей, где объем избыточных вычислений может быть значительным. Реализация кэша в vLLM оптимизирована для эффективного использования памяти и минимизации задержек при доступе к данным, что позволяет существенно ускорить процесс инференса.

Интеграция vLLM с системами управления рабочей нагрузкой, такими как Slurm, и системами оркестровки контейнеров, включая Kubernetes, обеспечивает эффективное масштабирование для обработки возрастающих запросов к большим языковым моделям. Slurm позволяет динамически распределять ресурсы между различными задачами инференса, оптимизируя использование вычислительной мощности. Системы оркестровки контейнеров автоматизируют развертывание, масштабирование и управление экземплярами vLLM в кластере, обеспечивая высокую доступность и отказоустойчивость. Использование этих инструментов позволяет автоматически увеличивать или уменьшать количество экземпляров vLLM в зависимости от текущей нагрузки, что значительно повышает эффективность использования ресурсов и снижает затраты на инференс.

Мониторинг и Управление для Масштабируемого Искусственного Интеллекта

Для обеспечения надежной и быстрой работы системы искусственного интеллекта, используются такие компоненты, как Endpoint Gateway и Endpoint Worker. Endpoint Gateway выступает в роли единой точки входа для всех запросов, эффективно распределяя нагрузку и предотвращая перегрузку отдельных узлов. Endpoint Worker, в свою очередь, непосредственно обрабатывает эти запросы, обеспечивая высокую скорость отклика даже при большом количестве одновременных пользователей. Такая архитектура позволяет системе оставаться доступной и оперативно реагировать на запросы, что критически важно для поддержания бесперебойной работы приложений и сервисов, использующих возможности искусственного интеллекта. Компоненты динамически масштабируются в зависимости от нагрузки, что гарантирует оптимальное использование ресурсов и предотвращает снижение производительности.

Для обеспечения надежной и эффективной работы масштабируемых систем искусственного интеллекта критически важен непрерывный мониторинг ключевых показателей. Шлюз метрик, построенный на базе Kubernetes и PostgreSQL, предоставляет исчерпывающую информацию о производительности системы и использовании ресурсов. Эта система собирает данные о времени отклика, загрузке процессора и памяти, а также об использовании дискового пространства, позволяя оперативно выявлять узкие места и оптимизировать распределение ресурсов. Благодаря возможности агрегации и визуализации данных, шлюз метрик обеспечивает глубокое понимание состояния системы в режиме реального времени, что необходимо для поддержания стабильной работы и предотвращения сбоев в условиях высокой нагрузки и растущего числа запросов.

Система управления заданиями, именуемая Job Worker, осуществляет эффективное планирование и распределение вычислительных задач высокой производительности (HPC), оптимизируя использование доступных ресурсов. Проведенные тесты производительности выявили, что при обработке 500 и 1000 одновременных запросов, медианное время получения первого токена (TTFT) увеличивается примерно на одну секунду при использовании Web Gateway по сравнению с прямым доступом к узлам vLLM. Это указывает на то, что, несмотря на удобство использования Web Gateway, прямой доступ обеспечивает более быстрое время отклика для критически важных задач, требующих минимальной задержки. Оптимизация маршрутизации запросов и эффективное распределение ресурсов остаются ключевыми направлениями для повышения общей производительности системы.

Будущее AI-Фабрик и Генеративного Искусственного Интеллекта

Инициативы, подобные AI Factories, становятся ключевым фактором в развитии надежного и устойчивого генеративного искусственного интеллекта. Эти проекты не просто ускоряют создание новых AI-моделей, но и фокусируются на их прозрачности и предсказуемости. Особое внимание уделяется снижению вычислительных затрат и энергопотребления, что делает генеративный ИИ более доступным и экологичным. В рамках этих инициатив разрабатываются инструменты для мониторинга и оценки качества генерируемого контента, а также механизмы для защиты от предвзятости и злоупотреблений. Таким образом, AI Factories представляют собой комплексный подход к развитию генеративного ИИ, сочетающий в себе технологические инновации и принципы ответственного использования.

Сочетание оптимизированной высокопроизводительной вычислительной инфраструктуры (HPC) и эффективных программных стеков, таких как vLLM, открывает новые горизонты в области научных открытий и творческого самовыражения. Исследования показывают, что применение веб-шлюза позволяет снизить время генерации токена (TPOT) на 37.21% — 43.45%, а время до первого токена (TTFT) сокращается на 500 мс (23.34%) при обработке 500 одновременных запросов. Данные улучшения свидетельствуют о значительном повышении эффективности и скорости работы систем генеративного искусственного интеллекта, что позволяет решать более сложные задачи и расширять спектр их применения в различных областях, от разработки новых материалов до создания уникальных произведений искусства.

Для полной реализации потенциала искусственного интеллекта и обеспечения его ответственного внедрения необходимы постоянные инвестиции в соответствующие технологии. Развитие AI-фабрик и генеративных моделей требует не только финансирования исследований и разработок, но и создания надежной инфраструктуры, оптимизированных программных решений и эффективных методов оценки. Дальнейшее вложение средств позволит преодолеть текущие ограничения, связанные с вычислительными мощностями и энергопотреблением, а также обеспечит соблюдение этических норм и принципов прозрачности при разработке и применении ИИ. Такой подход позволит избежать нежелательных последствий и гарантировать, что искусственный интеллект будет служить на благо общества, способствуя научному прогрессу, творческому самовыражению и решению сложных глобальных задач.

Представленное исследование демонстрирует стремление к упрощению сложной задачи масштабирования вычислений для больших языковых моделей. Авторы, интегрируя Kubernetes, Slurm и vLLM, фактически стремятся к элегантности в организации ресурсов HPC-инфраструктуры. Как однажды заметил Марвин Минский: «Искусственный интеллект — это не о создании машин, которые мыслят как люди, а о создании машин, которые мыслят». В данном случае, это проявляется в создании системы, способной эффективно распределять нагрузку и обеспечивать высокую производительность, освобождая исследователей от рутинных задач управления ресурсами и позволяя сосредоточиться на сути — развитии и применении моделей. Оптимизация инфраструктуры для inference serving является ключевым шагом к раскрытию потенциала LLM.

Что дальше?

Представленная работа, хоть и демонстрирует принципиальную возможность интеграции разнородных систем управления ресурсами для обслуживания запросов к большим языковым моделям, лишь обозначила горизонт нерешенных задач. Иллюзия автоматического масштабирования, порождаемая сложными схемами оркестровки, часто разбивается о суровую реальность неоптимального использования аппаратных ресурсов и накладных расходов, связанных с постоянной переконфигурацией. Следующим этапом представляется не столько увеличение масштаба, сколько углубление понимания профиля нагрузки и разработка адаптивных стратегий, минимизирующих эти издержки.

В частности, текущие реализации, как правило, игнорируют неоднородность аппаратной среды HPC-кластеров. Считать все узлы эквивалентными — упрощение, граничащее с наивностью. Более тонкое управление размещением задач, учитывающее характеристики каждого вычислительного элемента, представляется не просто желательным, но необходимым условием для достижения истинной эффективности. Погоня за пиковой производительностью, без учета стоимости ее достижения, — это роскошь, которую наука не может себе позволить.

В конечном итоге, задача сводится не к созданию все более сложных систем, а к поиску минимально достаточной конфигурации, способной удовлетворить потребности пользователей. В этом контексте, упрощение — не признак слабости, а признак мудрости. Стремление к изяществу и лаконичности, к устранению всего лишнего, — вот что действительно заслуживает внимания исследователей.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.21413.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-29 07:20

🚀 Квантовые новости