Υποδομές AI και κοινοπραξίες GPU

(Τμήμα: Τεχνολογία και Υποδομές)

Σύντομη Περίληψη

Η παραγωγή-AI δεν είναι «ένα μοντέλο σε έναν εξυπηρετητή», αλλά ένα σύμπλεγμα κόμβων GPU, κοινών ομάδων επιταχυντών, ενοποιημένης εξυπηρέτησης, δεδομένων/χαρακτηριστικών, παρατηρησιμότητας και διαχείρισης κόστους. Για το iGaming, αυτό είναι κρίσιμο σε πραγματικό χρόνο: καταπολέμηση της απάτης, εξατομίκευση, chatbots, βοηθοί LLM, συστάσεις παιχνιδιών/μετοχών. Βασικά τούβλα: Kubernetes/Slurm για σχεδιασμό, απομόνωση του φόρτου εργασίας, δίκτυο υψηλής ταχύτητας (100/200/400G με RDMA), ταχεία αποθήκευση, ώριμες MLOp και «ενισχυμένο σκυρόδεμα» SLO.

1) Αρχιτεκτονικός χάρτης

1. Υπολογιστικό σύμπλεγμα: κόμβοι GPU (τάξεις A/H, AMD/ROCm, Intel Gaudi κ.λπ.), κόμβοι CPU για προεπεξεργασία/λειτουργία.

2. Δίκτυο: 100G + Ethernet/IB, RDMA (RoCEv2), τοπολογίες NCCL, QoS.

3. Αποθήκευση: αντικείμενο (S3-shared), κατανεμημένο POSIX (Ceph/πλέγμα), τοπικό NVMe-scratch.

4. Δεδομένα/χαρακτηριστικά: fichester (online/offline), βάσεις διανυσματικών δεδομένων (ANN), cache (Redis), ουρές αναμονής.

5. Χρησιμοποιούμενη πλατφόρμα: μητρώο αντικειμένων και μοντέλων, αγωγών (CI/CD), ελέγχου έκδοσης, χαρακτηριστικά ως κωδικός.

6. Στρώμα υπηρεσίας: Triton/KServe/vLLM/text-generation-conference (TGI), A/V/canary-deploye, autoresize.

7. Διακυβέρνηση και ασφάλεια: PII, Secrets, Audit, Export Policies, Weight/Datacet Licenses.

• Ηλεκτρονική βαθμολόγηση (p95 ≤ 50-150 ms) - καταπολέμηση της απάτης, συστάσεις, κατάταξη.
• LLM-serving (p95 ≤ 200-800 ms για 128-512 μάρκες) - συνομιλία/πράκτορες/κίνητρα.
• Αναλυτική παρτίδα/πρόσθετη εκπαίδευση - νυχτερινά παράθυρα, μετρήσεις εκτός σύνδεσης.
• Καταπολέμηση/προσαρμογή - περιοδικά, με προτεραιότητα χαμηλότερη από την επιγραμμική.

2) Κοινοπραξίες και προγραμματισμός GPU

Μοντέλο συγκέντρωσης

Κοινοπραξία σερβιρίσματος: σύντομες αιτήσεις, υψηλή butching, αυστηρές SLO.
Κατάρτιση/Finetuning Pool: Μεγάλες θέσεις εργασίας, κατανεμημένη κατάρτιση (DDP).
Κοινοπραξία «Ε & Α/πειράματα»: ποσοστώσεις/όρια, επιτρεπόμενη πρόβλεψη.
CPU/Pre-/Post-processing pool: ομαλοποίηση, μαρκινοποίηση, κατάταξη σε CPU.

Προγραμματιστές

Kubernetes (+ πρόσθετο συσκευής, NodeFeatureDiscovery, taints/ανοχές, LamingClass, PodPriority/Preemption).
Slurm (συχνά για την κατάρτιση HPC) - μπορεί να αναμειχθεί με K8s μέσω ξεχωριστών εργαζομένων.
Δίκαιο μερίδιο και ποσοστώσεις: ποσοστώσεις ονομάτων για GPU, CPU, μνήμη· «τράπεζες» GPU-ώρες· όρια του χώρου ονομάτων/έργου.

κατάτμηση GPU

MIG (Multi-Instrument GPU): κοπή του επιταχυντή σε απομονωμένες φέτες (για surfing/multi-tenancy).
MPS: κοινή χρήση ΕΟ για μικρές εργασίες (παρεμβολή παρακολούθησης).
NVLink/PCIe: εξετάστε το πρόγραμμα της τοπολογίας Aware.

yaml apiVersion: v1 kind: Pod metadata:
annotations:
scheduling. k8s. io/group-name: "ai-serving"
spec:
nodeSelector: { gpu-pool: serving }
tolerations: [{ key: "gpu", operator: "Exists", effect: "NoSchedule" }]
priorityClassName: ai-serving-critical

3) Επιδόσεις δικτύου και επιτόπου

RDMA (RoCEv2) για NCCL allrudges· Ρυθμίσεις ECN/PFC, απομόνωση των κατηγοριών κυκλοφορίας.
Εντοπισμός: εκπαίδευση στο εσωτερικό ενός «εργοστασίου» (pod/host/optics), που εξυπηρετεί - πιο κοντά στο χρήστη (edge/region).
Congest control: συντονισμένα προφίλ, jumbo πλαίσια, pin-ning διεπαφές.

4) Αποθήκευση και δεδομένα

Αποθήκευση βάρους/τεχνουργήματος: αντικείμενο (έκδοση, αμετάβλητο).
Σύνολα δεδομένων/χαρακτηριστικά: Lakehouse (Delta/Iceberg/Hudi) + offline fichester. σε απευθείας σύνδεση-fichestor (millisecond SLA).
Βάσεις δεδομένων διανυσματικών στοιχείων (ANN): Faiss/ScaNN/επιταχυντές ή κινητήρες διανυσματικών προμηθευτών. shardiness, HNSW/IVF, αντιγραφή.
Τοπική μνήμη NVMe: προθέρμανση κλίμακας/ενσωμάτωση για ψυχρή εκκίνηση.

5) Υποδείγματα που εξυπηρετούν

Πλαίσια

Εξυπηρετητής συμπερασμάτων τρίτωνα (multimodel, multi-time, dynamic butching).
KServe (K8s-native, autoscaling HPA/KPA, καναρίνι).
vLLM/TGI για τη σήμανση LLM και την αποκωδικοποίηση υψηλών επιδόσεων (εστίαση, φορτίο μνήμης KV).
ONNX Runtime/TensorRT-LLM - για κατάρτιση και επιτάχυνση.

Βελτιστοποιήσεις

Ποσοτικοποίηση: INT8/FP8/INT4 (εκατοστημόρια/βαθμονόμηση, AWQ/GPTQ) - επιγραμμικά προσεκτικά, μέτρηση της ποιότητας.
Γραφική παράσταση: TensorRT, TorchInductor/XLA, συντετηγμένοι πυρήνες.
Σφουγγάρισμα/μικροεπεξεργασία: δυναμική και στατική. LLM - συνεχής παρτίδα.
KV cache: κοινή χρήση μεταξύ αιτημάτων, offline on CPU/NVMe με μεγάλα πλαίσια.
Κερδοσκοπική αποκωδικοποίηση: σχέδιο μοντέλου + επαληθευτής για την επιτάχυνση της παραγωγής συμβολικών.
Ενδεικτικά/συμφραζόμενα όρια, πρόωρη στάση, λέξεις στάσης, χρονοδιάγραμμα ανά αίτηση.

Πολιτικές εγκατάστασης

A/B, καναρίνι, σκιά - σύγκριση των μετρήσεων καθυστέρησης/ποιότητας/επιχειρήσεων.
Μπλε πράσινο - χωρίς downtime.
Ανατροπή σε SLO/σφάλματα.

6) Κατάρτιση/καταπολέμηση

DDP/FSDP/ZeRO: κατανεμημένη μνήμη/κλίσεις, καταγραφή NVLink/τοπολογίας.
Σημεία ελέγχου: επαυξητική/πλήρης, συχνότητα έναντι I/O.
Μεικτή ακρίβεια: bf16/fp16 + κλιμάκωση απώλειας. σταθερότητα προφίλ.
Διαμόρφωση συνόλου δεδομένων: ομοιόμορφος επαναληπτικός υπολογιστής, αντιγραφή σε όλους τους κόμβους.
Προτεραιότητες: διακοπτόμενες θέσεις εργασίας (προληπτικές) υπέρ του σερφ.
Αυτόνομοι αγωγοί: τα δεδομένα αμαξοστοιχία eval καταχωρίζουν πρόοδο στο PROD σύμφωνα με τα κριτήρια της πύλης.

7) MLOP και πλατφόρμα

Μητρώο μοντέλων: εκδόσεις, υπογραφές, εξαρτήσεις, άδειες/δικαίωμα χρήσης κλιμάκων.
Μοντέλα CI/CD: δοκιμές συμβατότητας, παλινδρόμηση επιδόσεων, πύλες ποιότητας, ασφαλής εγκατάσταση.
Fichestor: offline/online συνέπεια (ισοτιμία χαρακτηριστικών), TTL και backfill.
Δεδομένα/υπόδειγμα γενεαλογίας: ίχνος από σύνολο δεδομένων έως αναφορά/πείραμα.
Κατάλογος προτροπών/προτύπων για LLM (έκδοση).

8) Παρατηρησιμότητα και SLO

• Καθυστέρηση p50/p95/p99, μάρκες/s, πληρότητα παρτίδας, αναμονή αναμονής, πληρότητα GPU-util/SM, μνήμη, σφάλματα.
• Ιδιαιτερότητες LLM: I/O μάρκες, μέσο μήκος απόκρισης, ποσοστό αστοχιών κατά όρια, KV κρυψώνα hit.
• Ποιότητα: αυτόματες δοκιμές παλινδρόμησης (offline), επιγραμμική τηλεμετρία (σημαίες περιεχομένου, τοξικότητα, ακρίβεια έκδοσης σε δείγματα χρυσού).
• Business SLO: μετατροπή εξατομίκευσης, ακρίβεια καταπολέμησης της απάτης, διατήρηση.

Ειδοποιήσεις: p99/ανάπτυξη αναμονής, σταγόνα μαρκών/s, αποικοδόμηση πλήρωσης παρτίδων, εξάντληση VRAM/PCIe-γκαζιού, ανάπτυξη αστοχίας ορίου ρυθμού.

9) Ασφάλεια, συμμόρφωση και ιδιωτικότητα

PII/χρηματοοικονομικά δεδομένα: κατάτμηση των υπολογισμών και των δεδομένων ανά περιφέρεια, κρυπτογράφηση σε ηρεμία/σε διαμετακόμιση, μαρκινοποίηση.
Μυστικά/Κλειδιά: KMS/Διαχειριστής Μυστικών. αποκλείει την αποθήκευση σε εικόνες/κωδικό.
Πολιτικές εξόδου LLM: φίλτρα ασφαλείας, κόκκινη ομάδα, καταγραφή των κινήτρων/απαντήσεων (με ανωνυμοποίηση).
Άδειες: συμμόρφωση με τις άδειες για σύνολα δεδομένων/βάρη. «μη αναδιανομή «/εμπορικοί περιορισμοί.
Απομόνωση ενοικιαστών: ονοματοδοσία-RBAC, δίκτυα, φέτες MIG, όρια και ποσοστώσεις.

10) Κόστος και Finops

Σχεδιασμός χωρητικότητας: προφίλ φορτίου (RPS, μάρκες/sec), «ουρές» τουρνουά και εκστρατείες.
Αποθεματικό/spot: μικτές ομάδες (δεσμευμένες + spot/προληπτικά) με επανακαθορισμό καθηκόντων και σημείων ελέγχου.
Αυτόματη κλίμακα: HPA/KPA από RPS/βάθος αναμονής/GPU-util. «θερμή εκκίνηση» με θερμαινόμενες κλίμακες.
Υπόδειγμα ζωολογικού κήπου: Μείωση των επιλογών. Χρησιμοποιήστε την προσαρμογή (LoRA/PEFT) αντί της πλήρους επικάλυψης.
Cache: ενσωμάτωση/αποτελέσματα δαπανηρών αιτημάτων, κοινή χρήση μνήμης KV για LLM.
Βελτιστοποίηση των σημάτων: συμπίεση των προτροπών, παραγωγή με αύξηση της ανάκτησης (RAG), βαθμολογία πριν από την παραγωγή.

11) Πολυπεριφέρεια, HA και DR

Η ενεργός/ενεργός σερφάρισμα είναι πιο κοντά στο χρήστη, παγκόσμια δρομολόγηση (με βάση την καθυστέρηση).
Αναπαραγωγή κλιμάκων και χαρακτηριστικών με έλεγχο ακεραιότητας. προθέρμανση κρυψώνων κατά τη διάρκεια των απελευθερώσεων.
Σχέδιο DR: απώλεια AZ/περιφέρεια, εκκένωση στην εφεδρική δεξαμενή, έλεγχος της εξάρτησης από τον κεντρικό κατάλογο.
Ημέρες χάους: δοκιμές αστοχίας GPU/τομέα δικτύου/αποθήκευσης.

12) Υποδείγματα διαμόρφωσης (έννοιες)

text dynamic_batching {
preferred_batch_size: [4, 8, 16, 32]
max_queue_delay_microseconds: 2000
}
instance_group { count: 2 kind: KIND_GPU }

yaml spec:
predictor:
canaryTrafficPercent: 20 model:
modelFormat: { name: triton }
resources:
limits: { nvidia. com/gpu: "1" }

--tensor-parallel-size 2
--max-num-seqs 512
--gpu-memory-utilization 0. 9
--enforce-eager

13) Ιδιαιτερότητα LLM: ΚΓΠΕ και βρόχος αναζήτησης

Ευρετηρίαση: ψαλμωδία, ενσωμάτωση, ANN-sharding από τον «ενοικιαστή/τόπο».
Βαθμολογία: Μοντέλο ελαφρού ΚΜΕ/GPU για τη βελτίωση της ακρίβειας.
cache: dedup, canonicalization.
Πολιτικές αναφοράς/ευθύνης για ευαίσθητους τομείς (CCP/κανόνες).

14) Κατάλογος ελέγχου εφαρμογής

1. Λήψη SLO (p95 καθυστέρηση/μάρκες/s, διαθεσιμότητα) και προφίλ φορτίου.
2. Διαχωρισμός της δέσμης σε κοινοπραξίες (εξυπηρέτηση/αμαξοστοιχία/Ε & Α), εγγραφή ποσοστώσεων/προτεραιοτήτων.
3. Ενεργοποίηση προγραμματισμού RDMA/NCCL και τοπολογικά γνωστού προγραμματισμού.
4. Δημιουργήστε αποθήκες: κλίμακες, σύνολα δεδομένων, fichester (online/offline), βάσεις δεδομένων διανυσματικών δεδομένων.
5. Επιλέξτε τη στοίβα σερβιρίσματος (Triton/KServe/vLLM), προσθέστε butching/KV cache/ποσοτικοποίηση.
6. Εκτέλεση του μητρώου μοντέλων, ανάπτυξη CI/CD, καναρίνι/σκιά.
7. Παρατηρησιμότητα: σύστημα + επιχειρηματικές μετρήσεις, ποιότητα, ιχνηλασιμότητα.
8. Εισάγετε πολιτικές ασφαλείας/PII, άδειες, έλεγχο.
9. Βελτιστοποίηση TCO: αποκλειστικό + spot, autoscale, cache, PEFT αντί για πλήρεις κλώνους.
10. Προετοιμασία HA/DR και ημέρα παιχνιδιού.

15) Αντιπατερίδια

«Μια μεγάλη GPU για όλους» χωρίς ομάδες και προτεραιότητες.
Έλλειψη δυναμικής σφουγγαρίστρας και μνήμης KV για LLM → έκρηξη p99 και κόστος.
Εκπαίδευση και εξυπηρέτηση στην ίδια δεξαμενή χωρίς πρόληψη συμβάντων SLO.
Μηδενική ποιότητα/τηλεμετρία ασφαλείας → λεπτή υποβάθμιση και κίνδυνοι.
Η κεντρική μονόλιθος χωρίς μητρώο phichester/μοντέλων δεν → αναπαραγωγιμότητα.
Αγνοώντας τις άδειες κλίμακας/δεδομένων.

Περίληψη

Η επιτυχής υποδομή AI περιλαμβάνει ομάδες GPU έξυπνου προγραμματισμού, υψηλό δίκτυο και σωστή αποθήκευση, αποδοτική εξυπηρέτηση (butching, cache, ποσοτικοποίηση, συλλογή), ώριμες MLOp και αυστηρές SLO. Σε συνδυασμό με την ασφάλεια/PII, τα πολυπεριφερειακά HA/DR και τα στοχαστικά Finops, η πλατφόρμα δίνει μια σταθερή p99, ελεγχόμενη $/αίτημα και γρήγορη εφαρμογή νέων μοντέλων - από την καταπολέμηση της απάτης στην εξατομίκευση και τους βοηθούς LLM.