AI Platform Engineering: как найти узкое место и не переплачивать за GPU

Представим ситуацию: AI-сервис тормозит под нагрузкой. Растёт время ответа, пользователи жалуются. Команда добавляет GPU-реплики, но задержка не снижается, а расходы растут.

Проблема может быть не в GPU. Узким местом способны оказаться CPU, подготовка данных, очереди запросов или видеопамять.

Эту тему раскрывают два материала CNCF: почему AI-инфраструктуре нужны согласованно работающие CPU и GPU и что нужно Kubernetes-платформе для работы с AI-нагрузками.

Что проверить до масштабирования?

⏺GPU загружен слабо, задержка растёт? Проверьте загрузку CPU, ограничения процессорного времени контейнеров, подготовку и передачу данных, ожидание в очередях. Сопоставьте эти показатели с задержками на разных этапах обработки запроса.

⏺GPU загружен сильно, очередь растёт? Сравните пропускную способность и задержку p95/p99 при разной нагрузке и размерах пакета запросов. Проверьте, не ограничивают ли производительность вычисления или видеопамять.

⏺Новые реплики не помогают? Проверьте, получают ли они доступ к GPU, хватает ли ресурсов узлов Kubernetes и действительно ли растёт общая пропускная способность, а не только число реплик.

⏺Задержка нестабильна? Сопоставьте длину очередей, загрузку CPU и GPU, потребление памяти и время обработки на разных этапах. Определите, при какой нагрузке начинает расти задержка.

Проверяйте гипотезы нагрузочными тестами: одна метрика редко объясняет проблему целиком. Оценивайте задержку, пропускную способность и стоимость обработки запросов.

❓А вы сталкивались с ситуацией, когда масштабирование не помогло? Что оказалось узким местом?

#devops #kubernetes #platformengineering