AIインフラストラクチャとGPUプール

（セクション： 技術とインフラ）

概要

Production-AIは「1つのサーバ上の1つのモデル」ではなく、GPUノード、共有アクセラレータプール、統合サービング、データ/機能、観測性、コスト管理のクラスタです。iGamingの場合、これはリアルタイムで重要です：不正防止、パーソナライゼーション、チャットボット、LLMアシスタント、ゲーム/ストックの推奨事項。基本的なレンガ：計画のためのKubernetes/Slurm、ワークロードの分離、高速ネットワーク（RDMAと100/200/400G）、高速ストレージ、成熟したMLOps、および「鉄筋コンクリート」SLO。

1）建築地図

1.コンピューティングクラスタ：GPUノード（A/Hクラス、AMD/ROCm、 Intel Gaudiなど）、前処理/機能用CPUノード。

2.ネットワーク：100G+イーサネット/IB、 RDMA （RoCEv2）、 NCCLトポロジー、QoS。

3.ストレージ：オブジェクト（S3共有）、分散POSIX （Ceph/grid）、ローカルNVMeスクラッチ。

4.データ/機能：fichester（オンライン/オフライン）、ベクトルデータベース（ANN）、キャッシュ（Redis）、キュー。

5.MLプラットフォーム：アーティファクトとモデルのレジスタ、パイプライン（CI/CD）、バージョン管理、コードとしての機能。

6.サービス層：Triton/KServe/vLLM/text-generation-inference （TGI）、 A/V/canary-deploy、 autoresize。

7.ガバナンスとセキュリティ：PII、秘密、監査、エクスポートポリシー、重量/データセットライセンス。

• オンラインスコアリング（p95 ≤ 50-150ミリ秒）-詐欺防止、推奨事項、ランキング。
• LLMサービング（p95 ≤ 200-800 ms for 128-512トークン）-チャット/エージェント/プロンプト。
• バッチ分析/追加トレーニング-夜間ウィンドウ、オフラインメトリクス。
• 格闘/適応-定期的に、オンラインよりも優先度が低い。

2） GPUプールとスケジューリング

プールモデル

サービングプール：短い要求、高いbutching、厳密なSLO。
トレーニング/ファインチューニングプール：ロングジョブ、分散トレーニング（DDP）。
プール「R&D/Experiments」：クォータ/制限、プリエンプションが許可されています。
CPU/前処理/後処理プール：正規化、トークン化、CPU上のランク。

スケジューラ

Kubernetes（+device-plugin、 NodeFeatureDiscovery、 taints/tolerations、 PriorityClass、 PodPriority/Preemption）。
スラム（しばしばHPCトレーニング用）-別々の労働者を介してK8sと混合することができます。
公正な共有とクォータ：GPU、 CPU、メモリの名前空間クォータ。「銀行」GPU時間；名前空間/プロジェクトの制限。

GPUパーティショニング

MIG （Multi-Instance GPU）：アクセラレータを分離されたスライスに切断する（サーフィン/マルチテナンシー用）。
MPS：小さなタスクのためのSM共有（干渉を監視）。
NVLink/PCIe： Topology Aware Schedulingを検討します。

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）ネットワークとサイト間のパフォーマンス

NCCL allrudgesのためのRDMA （RoCEv2）；ECN/PFC設定、トラフィッククラスの分離。
ローカリゼーション：1つの「factory」 （pod/host/optics）内でトレーニングを行い、ユーザー（edge/region）に近いサービスを提供します。
Congestコントロール：チューニングされたプロファイル、ジャンボフレーム、ピンニングインターフェイス。

4）貯蔵およびデータ

重量/アーティファクトストレージ：オブジェクト（バージョン管理、不変性）。

データセット/機能： レイクハウス（デルタ/アイスバーグ/フディ）+オフラインフィチェスター；online-fichestor（ミリ秒のSLA）

ベクトルデータベース（ANN）： Faiss/ScaNN/アクセラレータ、またはベンダーベクトルエンジン；shardiness、 HNSW/IVFの複製。
ローカルNVMeキャッシュ：コールドスタートのスケール/埋め込みをウォームアップします。

5）モデルのサービング

フレームワーク

Triton推論サーバー（マルチモデル、マルチタイム、ダイナミックバッチング）。
KServe （K8s-native、オートスケーリングHPA/KPA、カナリア）。
LLMトークン化と高性能デコードのためのvLLM/TGI （paged-attention、 KV cache offload）。
ONNX ランタイム/TensorRT-LLM-コンパイルと加速のための。

最適化

量子化：INT8/FP8/INT4（パーセンタイル/キャリブレーション、AWQ/GPTQ）-オンラインで慎重に、品質を測定します。
グラフコンパイル：TensorRT、 TorchInductor/XLA、 fused-kernels。
Butching/microbatching：動的および静的；LLM-連続バッチ処理。
KVキャッシュ：リクエスト間の共有、長いコンテキストを持つCPU/NVMe上のオフライン。
投機的デコード：ドラフトモデル+検証機でトークンの生産をスピードアップします。
トークン/コンテキストの制限、早期停止、ストップワード、リクエストごとの時間予算。

ポリシーの展開

A/B、カナリア、シャドウ-レイテンシ/品質/ビジネスメトリックの比較。
青緑-ダウンタイムなし。
SLO/エラーのロールバック。

6）トレーニング/格闘

DDP/FSDP/ZeRO：分散メモリ/グラデーション、NVLink/トポロジー会計。
チェックポイント：incremental/full、周波数vs I/O。
混合された精密：bf16/fp16+lossのスケーリング；プロフィールの安定性。
Dataset Sharding：均一なイテレータ、ノード間でのレプリケーション。
優先順位：サーフィンに有利な中断可能な仕事（先入観）。
スタンドアロンパイプライン：データ→列車→eval→register→PRODの進捗状況をゲート基準に従って表示します。

7） MLOpsおよびプラットホーム

モデルの登録：バージョン、署名、依存関係、ライセンス/スケールを使用する権利。
CI/CDモデル：互換性テスト、パフォーマンスの回帰、品質ゲート、安全な展開。
Fichestor：オフライン/オンラインの一貫性（特徴のパリティ）、TTLおよびbackfill。
Data/Model Lineage：データセットからレポート/実験へのトレース。
LLM（バージョン管理）用のプロンプト/テンプレートのディレクトリ。

8）観察可能性およびSLO

• レイテンシp50/p95/p99、 トークン/s、バッチ占有率、キュー待ち、GPU-util/SM占有率、メモリ、エラー。
• LLMの詳細：I/Oトークン、平均応答長、制限による障害の割合、KVキャッシュのヒット。
• 品質：自動回帰テスト（オフライン）、オンラインテレメトリー（コンテンツフラグ、毒性、金サンプルの発行精度）。
• ビジネスSLO：パーソナライゼーションの変換、不正防止の正確性、保持。

アラート：p99/queue growth、 tokens/s drop、バッチフィルの劣化、VRAM/PCIeスロットルの枯渇、レートリミット障害の増加。

9）セキュリティ、コンプライアンス、プライバシー

PII/財務データ：地域別の計算とデータのセグメンテーション、残り/通過時の暗号化、トークン化。
秘密/鍵：KMS/Secrets Manager；画像/コード内のストレージを除外します。
LLM出力ポリシー：セキュリティフィルタ、red-teaming、プロンプト/応答のロギング（匿名化）。
ライセンス：データセット/重み付けのライセンスへの準拠;「no-redistribute「/商用制限。
テナントの分離：名前空間RBAC、ネットワーク、MIGスライス、制限およびクォータ。

10）コストとFinops

容量計画：ロードプロファイル（RPS、トークン/秒）、トーナメントやキャンペーンの「尾」。
Reserve/Spot：ミックスプール（reserved+spot/preemptible）とタスクとチェックポイントの再設定。
Autoscale： RPS/queueの深さ/GPU utilによるHPA/KPA；暖かいスケールで「暖かいスタート」。
モデル動物園：選択を減らして下さい；完全な重複の代りに適応（LoRA/PEFT）を使用して下さい。
キャッシュ：高価なリクエストの埋め込み/結果、LLM用のKVキャッシュ共有。
トークンの最適化：プロンプトの圧縮、検索拡張生成（RAG）、生成前のランク。

11）複数の地域、HAおよびDR

アクティブ/アクティブサーフィンは、ユーザー、グローバルルーティング（レイテンシーベース）に近いです。
整合性チェックによるスケールと機能のレプリケーション;リリース中にキャッシュをウォームアップします。
DR計画：AZ/regionの損失、バックアッププールへの避難、集中ディレクトリへの依存の制御。
カオス日：GPUノード/ネットワークドメイン/ストレージ障害テスト。

12）構成テンプレート（概念）

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） LLM特異性： RAGと検索ループ

インデックス作成：チャンキング、埋め込み、ANN-sharding by 'tenant/locale'。
ランク：精度を向上させるための軽量CPU/GPUスライスモデル。
プロンプト/コンテキストキャッシュ：dedup、 canonicalization。
機密ドメイン（CCP/ルール）の引用/責任ポリシー。

14）実装チェックリスト

1.SLO （p95 レイテンシ/トークン/s、可用性）をキャプチャし、プロファイルをロードします。
2.クラスタをプール（サービング/トレイン/R&D）に分割し、クォータ/優先順位を入力します。
3.RDMA/NCCLとトポロジカルなスケジューリングを有効にします。
4.スケール、データセット、フィチェスター（オンライン/オフライン）、ベクトルデータベースのストレージを設定します。
5.サービングスタック（Triton/KServe/vLLM）を選択し、butching/KVキャッシュ/クオンタイズを追加します。
6.モデルレジスタ、CI/CD、 canary/shadow deployを実行します。
7.観測性を置く：システム+ビジネスメトリック、品質、トレース。
8.セキュリティ/PIIポリシー、ライセンス、監査を入力します。
9.TCOの最適化：完全クローンではなく、reserved+spot、 autoscale、 cache、 PEFT。
10.HA/DRを準備し、ゲームデーを行います。

15） Antipatterns

プールと優先順位なしの「すべてのための1つの大きなGPU」。
LLM→p99とコストの爆発のための動的バッチングとKVキャッシュの欠如。
プリエンプション→SLOインシデントなしで同じプールでトレーニングとサービング。
ゼロ品質/安全テレメトリー→微妙な劣化とリスク。
phichester/モデルレジスタなしの集中モノリス→再現性なし。
スケール/データライセンスを無視します。

概要

成功したAIインフラストラクチャには、スマートスケジューリングGPUプール、高いネットワークと正しいストレージ、効率的なサービング（バッチング、キャッシュ、量子化、コンパイル）、成熟したMLOps、および厳格なSLOが含まれます。セキュリティ/PII、マルチリージョナルHA/DR、思慮深いFinopsと組み合わせることで、プラットフォームは、不正防止からパーソナライゼーション、LLMアシスタントまで、安定したp99、制御された$/リクエスト、および新しいモデルの迅速な実装を提供します。