大規模Kubernetes集群中的彈性批量推論：AntBatchInfer

Core Concepts

AntBatchInfer是一個針對非專用集群的彈性批量推論框架,通過提供多層次的容錯能力和高效的計算資源利用,確保批量推論任務的穩定性和效率。

Abstract

本文提出了AntBatchInfer,一個針對Kubernetes集群的彈性批量推論框架。AntBatchInfer主要包含以下四個模塊:

有狀態的數據分片服務(Stateful DDS):彈性地將數據樣本分配給每個工作節點,並管理數據樣本的生命週期。它維護一個全局消息隊列,將整個數據集分成多個分片,並將這些分片插入隊列供工作節點消費。這樣可以實現工作負載的動態平衡,解決長尾節點問題。

數據處理器(Data Handler):負責數據I/O和CPU密集型的數據預處理。它與有狀態DDS協作,根據分配的數據分片從多個數據源獲取實際樣本,並對其進行預處理,然後將結果放入消息隊列供模型推論使用。

彈性控制器(Elastic Controller):負責整個批量推論作業的資源管理,包括容錯和彈性伸縮。它與Kubernetes Master通信,管理工作節點的生命週期,並根據需求彈性地增加或減少節點數量。

彈性預測調度器(Elastic Predictor Scheduler):彈性地調度模型推論的並行度,以提高計算資源的利用率。它管理推論過程中的各種進程或線程,並對它們進行細粒度的容錯處理。

此外,AntBatchInfer還針對單一模型和多模型批量推論場景進行了優化,包括管道化、節點內部和節點間的伸縮,以及針對複雜多模型推論場景的性能優化。通過大量實驗和實際應用,AntBatchInfer在穩定性和效率方面都優於現有系統,在單一模型和多模型批量推論場景下分別提高了2倍和6倍的吞吐量。

Stats

在單一模型批量推論場景中,AntBatchInfer的吞吐量為1200樣本/秒,而基線系統為550樣本/秒,提高了2倍以上。
在多模型批量推論場景中,AntBatchInfer的吞吐量為398樣本/秒,而基線系統為68樣本/秒,提高了近6倍。
與基於均勻數據分配的方法相比,基於有狀態DDS的方法在使用Nvidia A100 GPU時可以實現12%到30%的加速。

Quotes

"AntBatchInfer是一個針對非專用集群的彈性批量推論框架,通過提供多層次的容錯能力和高效的計算資源利用,確保批量推論任務的穩定性和效率。"
"AntBatchInfer在單一模型和多模型批量推論場景下分別提高了2倍和6倍的吞吐量。"

Key Insights Distilled From

AntBatchInfer: Elastic Batch Inference in the Kubernetes Cluster

by Siyuan Li,Yo... at arxiv.org 04-16-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.09686.pdf

Deeper Inquiries

如何進一步提高AntBatchInfer在非專用集群中的資源利用率和彈性伸縮能力?

在進一步提高AntBatchInfer在非專用集群中的資源利用率和彈性伸縮能力方面，可以採取以下措施：

智能資源分配：引入更智能的資源分配策略，根據實時吞吐量動態調整資源分配，以確保資源的最佳利用率。透過動態調整資源，可以在需要時自動擴展或縮減資源，以應對不同工作負載。

動態調整策略：設計更靈活的資源調整策略，使系統能夠根據工作負載的變化自動調整資源配置。透過動態調整策略，可以在高峰時段提高資源利用率，在低谷時段節省成本。

優化資源利用：進一步優化資源利用，例如通過更有效的資源共享和利用，減少資源浪費，提高系統整體效率。同時，針對不同的工作負載設計專屬的資源配置方案，以最大程度地提高資源利用率。

透過以上措施，可以進一步提高AntBatchInfer在非專用集群中的資源利用率和彈性伸縮能力，從而優化系統的性能和效率。

如何在AntBatchInfer中引入更智能的資源調度策略,以應對複雜的批量推論場景?

為了應對複雜的批量推論場景，可以在AntBatchInfer中引入更智能的資源調度策略，具體方法包括：

動態資源分配：設計智能的動態資源分配策略，根據不同的推論場景和工作負載自動調整資源配置。透過動態資源分配，系統可以根據實際需求調整資源，以確保系統在不同場景下的最佳性能。

智能排程算法：引入智能排程算法，根據不同模型的複雜性和計算需求，動態調整資源分配和排程策略。透過智能排程算法，可以最大程度地提高系統的效率和性能，並確保在複雜的推論場景下獲得最佳結果。

自適應優化：設計自適應優化策略，使系統能夠根據實時數據和性能指標調整資源配置和排程策略。透過自適應優化，系統可以實現更靈活和智能的資源管理，以應對複雜的推論場景。

通過引入這些智能的資源調度策略，AntBatchInfer可以更好地應對複雜的批量推論場景，提高系統的靈活性和效率。

AntBatchInfer是否可以擴展到其他領域,如大規模圖神經網絡推論或聯邦學習?

是的，AntBatchInfer可以擴展到其他領域，如大規模圖神經網絡推論或聯邦學習。通過適當的調整和優化，AntBatchInfer可以應用於不同的推論場景和應用領域，包括但不限於：

大規模圖神經網絡推論：AntBatchInfer可以應用於大規模圖神經網絡推論，通過優化資源分配和排程策略，實現高效的圖神經網絡推論。系統可以根據圖的規模和複雜性動態調整資源，以確保推論過程的高效執行。

聯邦學習：AntBatchInfer也可以應用於聯邦學習場景，通過智能的資源管理和分配，實現跨多個參與方的模型訓練和推論。系統可以根據不同參與方的需求和條件動態調整資源，實現高效的聯邦學習運行。

總的來說，AntBatchInfer具有擴展性和靈活性，可以應用於各種不同的推論場景和應用領域，包括大規模圖神經網絡推論和聯邦學習等領域。通過適當的配置和優化，AntBatchInfer可以實現高效的推論運行，滿足不同場景下的需求。