À medida que os modelos de aprendizado profundo evoluem, sua crescente complexidade exige GPUs de alto desempenho para garantir um serviço de inferência eficiente. Muitas organizações dependem de serviços de nuvem como AWS, Azure ou GCP para essas cargas de trabalho alimentadas por GPU, mas um número crescente de empresas está optando por construir sua própria infraestrutura interna de serviço de modelo. Essa mudança é motivada pela necessidade de maior controle sobre custos, privacidade de dados e personalização do sistema.
Por que escolher o modelo interno de infraestrutura de atendimento?
Embora as instâncias de GPU na nuvem ofereçam escalabilidade, muitas organizações preferem infraestrutura interna por vários motivos principais:
Controle de custos
O custo de usar instâncias de GPU na nuvem pode se acumular rapidamente, especialmente para cargas de trabalho intensivas em GPU que exigem recursos de hardware dedicados. Construir sua própria infraestrutura interna permite que as empresas otimizem o uso de hardware e reduzam os custos operacionais em longo prazo.
Privacidade e segurança de dados
Algumas organizações, especialmente aquelas que lidam com dados confidenciais ou regulamentados, preferem manter o controle total sobre seus dados e infraestrutura. Ao hospedar a infraestrutura internamente, elas podem garantir a privacidade e a segurança de seus dados de maneira mais eficaz.
Personalização e integração
As soluções de nuvem pública geralmente oferecem uma abordagem "um tamanho serve para todos", o que pode não atender perfeitamente às necessidades específicas de uma empresa. Construir uma infraestrutura interna permite que as organizações personalizem e integrem os componentes de acordo com seus requisitos exclusivos.
Resiliência à cadeia de suprimentos
A pandemia de COVID-19 e outros eventos globais têm causado interrupções significativas na cadeia de suprimentos, afetando a disponibilidade de hardware, especialmente de GPUs. Ter uma infraestrutura interna torna as empresas menos dependentes de fornecedores externos e mais resilientes a esses desafios.
Projetando uma infraestrutura de serviço de modelo flexível e econômica
Ao projetar uma infraestrutura capaz de lidar com vários SKUs de GPU (como NVIDIA, AMD e potencialmente Intel), as empresas podem obter um sistema flexível e econômico que seja resiliente a atrasos na cadeia de suprimentos e capaz de alavancar diversos recursos de hardware.
Considerações técnicas para design independente de GPU
Para criar uma infraestrutura independente de GPU, é importante considerar os seguintes aspectos:
Abstração de hardware
Utilize uma camada de abstração de hardware, como Kubernetes ou outro orquestrador de contêineres, para isolar a lógica de aplicativo das especificidades do hardware subjacente. Isso permite que a infraestrutura seja facilmente adaptada a diferentes tipos de GPU.
Gerenciamento de drivers de GPU
Implemente um sistema de gerenciamento de drivers de GPU que possa instalar e atualizar automaticamente os drivers necessários para cada tipo de GPU. Isso garante que a infraestrutura possa aproveitar os recursos de hardware de maneira eficiente.
Otimização de contêiner
Otimize os contêineres de inferência para aproveitar os recursos de GPU de maneira eficiente. Isso pode envolver técnicas como compilação just-in-time (JIT), otimização de modelo e paralelização.
Agendamento de carga de trabalho
Implemente um sistema de agendamento de carga de trabalho que possa distribuir eficientemente as solicitações de inferência entre os diferentes tipos de GPU disponíveis, levando em consideração fatores como desempenho, custo e disponibilidade.
Otimização de contêiner
A otimização de contêineres de inferência é essencial para aproveitar os recursos de GPU de maneira eficiente. Algumas técnicas importantes incluem:
Compilação just-in-time (JIT)
Utilize ferramentas de compilação JIT, como TensorRT ou TVM, para gerar versões otimizadas dos modelos de aprendizado profundo, aproveitando os recursos específicos de cada tipo de GPU.
Otimização de modelo
Explore técnicas de otimização de modelo, como quantização, distilação e poda, para reduzir o tamanho e a complexidade dos modelos sem comprometer significativamente o desempenho.
Paralelização
Implemente paralelização em nível de modelo e de dados para distribuir a carga de trabalho entre múltiplas GPUs, aumentando a taxa de inferência geral.
Agendamento de carga de trabalho
Um sistema eficiente de agendamento de carga de trabalho é fundamental para maximizar a utilização dos recursos de GPU disponíveis. Algumas estratégias importantes incluem:
Alocação de recursos
Desenvolva um sistema de alocação de recursos que possa atribuir dinamicamente as solicitações de inferência aos tipos de GPU mais adequados, levando em consideração fatores como desempenho, custo e disponibilidade.
Priorização de carga de trabalho
Implemente um mecanismo de priorização de carga de trabalho que possa atender a requisitos de latência e SLA, garantindo que as solicitações mais críticas sejam processadas com a máxima prioridade.
Balanceamento de carga
Utilize técnicas de balanceamento de carga, como filas de trabalho e roteamento inteligente, para distribuir uniformemente as solicitações de inferência entre os diferentes nós de GPU, evitando gargalos e maximizando a utilização dos recursos.
Conclusão
Ao construir uma infraestrutura de serviço de modelo flexível e econômica, as empresas podem obter maior controle sobre custos, privacidade de dados e personalização do sistema, além de se tornarem mais resilientes a desafios na cadeia de suprimentos. Ao abordar considerações técnicas como abstração de hardware, gerenciamento de drivers de GPU, otimização de contêiner e agendamento de carga de trabalho, as organizações podem criar uma infraestrutura capaz de aproveitar eficientemente os recursos de GPU, independentemente do fabricante.
