Distributed inference — выполнение модели на нескольких устройствах или узлах для ускорения обработки запросов и работы с большими моделями.
Определение
Distributed inference — это подход к выполнению нейросетевых моделей, при котором вычисления распределяются между несколькими GPU, серверами или кластерами. Метод используется для ускорения обработки запросов, повышения пропускной способности и обслуживания моделей, которые слишком велики для одного устройства.
Distributed inference особенно важен для языковых моделей большого размера, мультимодальных систем и сервисов, работающих с высокими нагрузками в реальном времени.
Как работает
Distributed inference использует один или несколько видов параллелизма, чтобы распределить выполнение модели или запросов:
- Model parallelism — модель разбивается на части, и каждая часть выполняется на своём устройстве.
- Tensor parallelism — крупные матричные операции делятся между GPU.
- Pipeline parallelism — вычисления распределяются по стадиям конвейера.
- Data parallel inference — разные запросы отправляются на разные GPU для роста throughput.
- Sharded inference — параметры модели хранятся частично на каждом устройстве.
Для согласования вычислений используются коммуникации: all-gather, reduce-scatter, broadcast. В высоконагруженных системах применяются специализированные сервера, такие как Triton Inference Server.
Где применяется
- Продакшен-инференс крупных языковых моделей.
- Сервера генерации текста, изображений и аудио.
- Системы диалоговых агентов и ассистентов.
- Онлайн-службы поиска и рекламных рекомендаций.
- Промышленные мультимодальные пайплайны.
- Edge-распределение для роботов и IoT-устройств.
Практические примеры использования
В сервисах, обслуживающих тысячи запросов в секунду, distributed inference использует data parallel inference: каждый GPU обслуживает отдельные запросы. Это позволяет масштабировать throughput почти линейно.
В случаях, когда модель слишком велика, чтобы поместиться в память одного GPU, используется модельное или тензорное шардирование: модель хранится частями, и вычисления выполняются на нескольких устройствах одновременно.
В применениях типа real-time генерации (диалоговые ассистенты, мультимодальные модели) distributed inference снижает latency благодаря параллельному выполнению нескольких частей модели.
При интеграции с Triton Inference Server распределённое выполнение моделей становится частью масштабируемой инфраструктуры, включающей динамическое батчирование и оптимизацию графа.
Ключевые свойства distributed inference
- Масштабируемость — метод позволяет увеличивать throughput путём добавления устройств.
- Гибкость — может использовать разные стратегии параллелизма.
- Поддержка больших моделей — выполнение моделей, которые не помещаются в один GPU.
- Высокая доступность — используется для построения отказоустойчивых систем.
Проблемы и ограничения
- Коммуникационные накладные расходы — взаимодействие между устройствами повышает latency.
- Сложность настройки — требует глубокого знания архитектуры модели и топологии кластера.
- Неравномерная нагрузка — дисбаланс приводит к снижению throughput.
- Высокие требования к сети — требуется NVLink, InfiniBand или аналогичное быстрое соединение.
- Ограничения по памяти — шардирование требует дополнительной инженерии.
Преимущества и ограничения
- Плюс: позволяет обслуживать модели, слишком крупные для одного устройства.
- Плюс: увеличивает throughput без изменения модели.
- Плюс: уменьшает latency за счёт параллельного выполнения.
- Плюс: интегрируется с продакшен-системами типа Triton.
- Минус: усложняет архитектуру сервиса.
- Минус: создаёт дополнительные коммуникационные расходы.
- Минус: требует сложного профилирования и мониторинга.
- Минус: критически зависит от сети.
Связанные термины
- Model parallelism
- Tensor parallelism
- Pipeline parallelism
- Data parallelism
- Sharded inference
- Triton Inference Server
- Distributed training
- KV-cache sharding