Generatived（Beta）｜生成AIの最新ニュースとトレンドを提供

大規模言語モデル（LLM）推論ワークロードの複雑化に伴い、従来の単一プロセスによるサービス提供方式は限界に達しつつあります。そのため、推論パイプラインをプリフィル、デコード、ルーティングといった個別のステージに分割する、分離型サービス提供方式が採用されるようになりました。各ステージは独立したサービスとして動作するため、リソースの割り当てとスケーリングがより効率的になります。

Kubernetes上で分離型推論を導入することで、特にGPUなどのハードウェアをより柔軟かつ効率的に利用できます。推論パイプラインを分割することで、各ステージをそれぞれの計算ニーズに合わせて個別に最適化できます。例えば、プリフィルステージではGPUのスループットを最大化し、デコードステージでは高速かつ高帯域幅のメモリアクセスが可能なGPUを活用できます。この分離により、各ステージを個別にスケーリングできるため、需要変動パターンに効果的に対応し、GPU全体の利用率を向上させることができます。

NVIDIA Dynamoやllm-dといったフレームワークは、このパターンを実装するために開発されており、Kubernetes上でのオーケストレーションに関する課題も提起されています。スケジューリングはマルチポッド推論のパフォーマンスにおいて重要な役割を果たします。ギャングスケジューリング、階層型ギャングスケジューリング、トポロジー認識型配置といった機能は、クラスタ全体における最適なポッド配置の鍵となります。これらの機能により、ポッドはパフォーマンスを最大化し、ボトルネックを最小限に抑えるように配置されます。

分散型推論の導入には、それぞれ異なるリソースプロファイルとスケーリング要件を持つ複数のロールの管理が伴います。LeaderWorkerSetやNVIDIA GroveといったKubernetes APIを使用することで、ユーザーは推論アプリケーションの構造を表現し、スケーリング方法を定義できます。これらのAPIは、アプリケーションレベルの意図を具体的なスケジューリング制約に変換し、KAI Schedulerなどのスケジューラによって満たされます。この連携は、AIワークロードの最適なランタイム環境を維持するために不可欠です。

結論として、Kubernetes上での分散型サービングへの移行は、LLM推論ワークロードの管理において、よりカスタマイズされたアプローチを提供します。推論パイプラインの各ステージを独立してリソース割り当てとスケーリングを行うことで、組織はパフォーマンスとリソース利用率を向上させ、最終的にAI運用の効率化を実現できます。