AI bums un dārgās GPU: Kā optimizēt resursus?
Mākslīgā intelekta (AI) modeļu apmācība un izmantošana kļūst aizvien aktuālāka. Daudzām organizācijām - no farmācijas uzņēmumiem līdz finanšu iestādēm - rodas nepieciešamība pašiem uzturēt savas GPU (grafiskās apstrādes vienības) infrastruktūras, lai nodrošinātu datu drošību, saglabātu intelektuālo īpašumu un samazinātu izmaksas, ko rada lieli inferenču apjomi.
Tomēr GPU resursu efektīva pārvaldība nav vienkārša. Jauda bez stratēģijas ātri vien pārvēršas par izšķērdību. Viens spēcīgs Nvidia H100 grafikas procesors, kura iegādes cena ir no 25 000 līdz pat 40 000 eiro, vai nomas cena no 2 līdz 9 ASV dolāriem stundā (2026. gada pavasaris), var stāvēt dīkā lielu daļu laika, ja tas netiek pareizi orķestrēts.
Vecā dilemma: Kad viena GPU nav viena GPU
Līdz šim Kubernetes klasteros GPU bieži tika uztvertas kā vienkāršs resurss - piemēram, nvidia.com/gpu: 1. Šāda pieeja labi darbojās viendabīgos klasteros, kur visām GPU bija identiskas specifikācijas. Taču, tiklīdz parādījās dažādas kartes ar atšķirīgu atmiņu, arhitektūru vai jaudu, un vairākas komandas centās vienlaikus piekļūt tiem pašiem resursiem, sākās problēmas. Trūka detalizētas informācijas par GPU iespējām, un nespēja sadalīt vienu GPU mazākās daļās noveda pie resursu nepietiekamas izmantošanas un liekām izmaksām. Liela daļa uzdevumu prasa tikai nelielu daļu no GPU jaudas, nevis visu karti.
Revolūcija ar Dynamic Resource Allocation (DRA)
Ar Kubernetes versiju 1.34 tika ieviests nozīmīgs jauninājums - Dynamic Resource Allocation (DRA). Šī funkcija atrisina daudzas no iepriekšējām problēmām, ļaujot precīzāk aprakstīt un piešķirt GPU resursus klasterī. DRA nodrošina, ka Kubernetes spēj “saprast” atšķirības starp dažādām GPU un piešķirt tās uzdevumiem, pamatojoties uz to specifiskajām prasībām, nevis tikai “skaitu”.
Šīs tehnoloģijas nozīmīgumu apliecina arī nozares giganti: KubeCon EU 2026 konferencē Nvidia nodeva savus GPU-DRA draiverus (vadītājus) CNCF (Cloud Native Computing Foundation), savukārt Google publiskoja savu TPU-DRA ekvivalentu kā atvērtā koda risinājumu. Tas nozīmē, ka DRA ātri kļūst par nozares standartu.
Kueue: Viedā rindas pārvaldība
Lai vēl vairāk optimizētu GPU noslodzi daudzkomandu vidēs, talkā nāk Kueue. Tas ir rīks, kas darbojas kā papildu slānis virs Kubernetes standarta plānotāja (scheduler). Kueue ļauj sakārtot konkurējošos AI apmācības un inferenču uzdevumus rindās, nodrošinot godīgu resursu piešķiršanu. Tas nozīmē, ka, ja vairākas komandas vienlaikus mēģina piekļūt ierobežotiem GPU resursiem, Kueue nodrošina, ka neviens netiek atstāts novārtā, un resursi tiek izmantoti maksimāli efektīvi, samazinot dīkstāves laiku un paaugstinot kopējo klastera produktivitāti.
llm-d: Efektivitāte mākslīgā intelekta inferencē
Kad modeļi ir apmācīti, nāk inferenču fāze, kurā AI modeļi tiek izmantoti reāliem datiem. Lai šo procesu padarītu vēl efektīvāku, ir izstrādāts rīks llm-d. Tas spēj atdalīt dažādas inferenču fāzes, ļaujot precīzāk pārvaldīt un optimizēt GPU izmantošanu katrā solī. Šāda pieeja nodrošina, ka GPU netiek pārslogotas ar nevajadzīgiem uzdevumiem un katra operācija tiek veikta ar maksimālu ātrumu un resursu izmantošanu. Tas ir īpaši svarīgi liela apjoma Large Language Model (LLM) inferencēm, kur katrs efektivitātes uzlabojums nozīmē ievērojamus izmaksu ietaupījumus.
Vairs nekādas izšķērdības AI klasterī?
Apvienojot Dynamic Resource Allocation (DRA) ar inteliģentiem rindu pārvaldības rīkiem, piemēram, Kueue, un inferenču optimizācijas risinājumiem kā llm-d, organizācijas var izveidot jaudīgu, elastīgu un izmaksu ziņā efektīvu AI infrastruktūru. Šis jaunais risinājumu kopums nodrošina, ka katrs dārgais GPU resurss tiek izmantots pēc iespējas pilnīgāk un godīgāk, ļaujot vairākām komandām efektīvi strādāt ar dažādu veidu grafiskajiem procesoriem vienā klasterī.
Vai jūsu uzņēmums jau izmanto Kubernetes GPU resursu pārvaldībai, un kādi ir lielākie izaicinājumi jūsu AI infrastruktūrā?
Iezīmē tekstu un spied ziņot par kļūdu.
