Технические команды, управляющие рабочими нагрузками искусственного интеллекта на платформе Kubernetes, сталкиваются с постоянным давлением по мере заполнения пулов графических процессоров (GPU) и роста очередей пакетных задач (Batch-jobs). Расширение инфраструктуры графических процессоров часто кажется самым быстрым вариантом, однако рост очередей ожидания может отражать недостатки в расписании, пропускной способности модели или эффективности выбора между аппаратным обеспечением и различными моделями. Прежде чем принимать решение о закупке и выделении дополнительных ресурсов, команды должны определить метрики успеха, предельные сроки и реальную стоимость предоставления результатов.
Различие между использованием и фактической производительностью
Проблема не ограничивается простым задействованием ресурсов: выделенный графический процессор, занятый процессор и рабочая единица, приносящая ценные результаты — это совершенно разные понятия. Понимание взаимосвязи между этими состояниями позволяет командам более эффективно использовать имеющуюся емкость.
- Определение предельных сроков: Некоторые сервисы, такие как чат-боты, требуют круглосуточного обслуживания с непрерывным откликом, в то время как задачи оценки моделей привязаны к конкретным внутренним срокам запуска.
- Цели по качеству: Каждый сервис инференса должен иметь определенный порог качества и целевое время отклика, поскольку само по себе получение завершенного ответа не обязательно означает достижение требуемой для клиента цели.
Использование гибкого планирования для снижения пикового спроса
Гибкость планирования помогает смягчить ограничения без необходимости немедленного расширения инфраструктуры. Например, если для пакетных задач на определенный период доступны четыре графических процессора, а имеется четыре задачи, каждая из которых требует двух процессоров, то их одновременный запуск потребует восьми единиц; в то время как распределение во времени и планирование сначала двух задач, а затем оставшихся двух позволяет полностью выполнить работу в срок при использовании тех же доступных ресурсов.
Команды используют такие инструменты, как Kueue, для обеспечения контроля приема и политик, при условии точного определения и представления сроков и требований во избежание необходимости преждевременного запуска задач с их последующей остановкой.
Измерение устойчивой емкости сервиса и тестирование производительности
Всплеск активности графических процессоров не отражает объем доступной дополнительной производительности. Поэтому измерение устойчивой емкости требует проведения репрезентативного нагрузочного тестирования при фиксированном аппаратном обеспечении и настройках сервиса с изменением уровня запросов для достижения наивысшего устойчивого показателя, который поддерживает требования к качеству и допустимые коэффициенты задержки.
Это также требует увязки данных о затратах, полученных из таких инструментов, как OpenCost, с фактическими результатами и сервисами, с расчетом стоимости на каждый достигнутый и проверенный результат для выхода на операционную модель, обеспечивающую необходимый баланс между затратами и эффективностью.
Что этот подход меняет на практике?
Фокус команд смещается с простого отслеживания показателей потребления оборудования на оценку эффективности расходов, связанных с реальными бизнес-результатами. Этот переход помогает избежать ненужных капитальных вложений в дополнительное оборудование и подталкивает к оптимизации эффективности моделей и настроек планирования перед запросом дополнительных ресурсов.