Что такое распределённый инференс?#
Распределённый инференс улучшает работу AI-систем в продакшене, распределяя вычисления инференса между несколькими машинами. Вместо того чтобы пропускать все запросы через один сервер, система координирует множество воркеров, чтобы ни одно устройство не стало узким местом.
Такой подход позволяет масштабировать инференс по мере роста трафика, сохранять устойчивость при сбоях отдельных компонентов и получать прозрачную картину по задержкам, пропускной способности и использованию ресурсов.
Как устроен распределённый инференс#
В зависимости от уровня, распределённый инференс может означать разные слои системы.
Глобальная архитектура распределённого инференса#
На макроуровне распределённый инференс — это решения о развертывании и топологии:
- Запуск модели или её реплик в разных географических регионах
- Обслуживание трафика на гетерогенных GPU-кластерах с разным железом
- Оркестрация инференса между несколькими облаками и on-prem дата-центрами
На этом уровне команды распределяют инференс географически, чтобы снизить задержку, соблюдать требования по хранению данных, повысить отказоустойчивость или использовать более дешёвые/доступные GPU в определённых регионах.
Идеально, если система распределённого инференса воспринимает все вычислительные ресурсы как единый слой обслуживания. Входящий трафик направляется в лучшее доступное место с учётом задержки, текущей нагрузки, стоимости или доступности GPU. Это позволяет реализовать маршрутизацию между регионами, бесшовный failover и эластичное масштабирование без ухудшения пользовательского опыта.
Макроуровень — это про то, где запускается инференс: местоположение, источники GPU и крупные зоны отказа.
Параллелизм инференса и оптимизации рантайма#
На микроуровне распределённый инференс — это низкоуровневые техники оптимизации, которые делят работу одного запроса или батча между воркерами, узлами или GPU.
Эти техники фокусируются на параллелизации внутренних механизмов инференса и обеспечивают большую часть недавних успехов в масштабируемом сервинге LLM.
Примеры:
- Дисагрегация prefill–decode: разделение prefill и decode для запуска на специализированном железе.
- Выгрузка KV-кэша: перенос KV-кэша в память CPU или удалённое хранилище для снижения нагрузки на GPU и стоимости вычислений.
- Prefix-aware routing: маршрутизация запроса к воркеру, который хранит KV-кэш для этой сессии, чтобы снизить повторные вычисления и повысить пропускную способность.
- Параллелизм: разделение большой модели между несколькими GPU, если она не помещается на одном устройстве (варианты: мульти-GPU на одном узле и мульти-GPU на нескольких узлах).
Микроуровень — это про то, как инференс работает эффективно, независимо от места развертывания инфраструктуры.
Зачем запускать распределённый инференс?#
По мере увеличения моделей и непредсказуемости трафика распределённый инференс становится необходимостью, а не просто оптимизацией.
Вот основные причины, почему команды внедряют распределённый инференс в продакшене.
Масштабирование за пределы одного GPU или машины#
Один GPU имеет жёсткие ограничения по пропускной способности, памяти и параллелизму. Распределённый инференс позволяет масштабироваться горизонтально — добавлять воркеры, а не пропускать весь трафик через одно устройство.
Особенно важно для:
- Одновременных чатов и AI-агентов
- Высокопроизводительных batch-инференсов
- Моделей с длинными контекстами и большими KV-кэшами
Вместо фиксированных потолков ёмкость растёт вместе с инфраструктурой.
Обслуживание больших моделей, которые не помещаются на одном GPU#
Современные LLM часто превышают объём памяти одного GPU, даже с квантованием, особенно с учётом роста KV-кэша. Чем больше параметров, тем выше требования к памяти и вычислениям.
Распределённый инференс позволяет обслуживать такие модели, разделяя их между несколькими GPU или узлами. Это даёт возможность запускать большие модели, поддерживать длинные контексты и избегать ошибок OOM, которые мешают продакшену.
Надёжность и отказоустойчивость#
Продакшен-инференс должен выдерживать сбои: GPU могут падать, узлы — отключаться, регионы — становиться недоступными. С распределённым инференсом:
- Трафик автоматически перенаправляется при сбое воркера
- Региональные сбои не «роняют» весь сервис
- Ёмкость динамически перераспределяется во время инцидентов
Инференс превращается из хрупкой точки отказа в устойчивый сервис.
Снижение затрат за счёт оптимизации ресурсов#
Распределённый инференс позволяет оптимизировать расходы без потери производительности. Вместо избыточного мощного железа можно точнее распределять ресурсы.
Стратегии экономии:
- Использование разных типов GPU для разных задач
- Масштабирование вниз в непиковые часы
- Маршрутизация трафика в дешёвые регионы или к провайдерам
- Выгрузка компонентов, требующих много памяти (например, KV-кэш)
В итоге — выше загрузка GPU и ниже стоимость запроса.
В целом, распределённый инференс нужен, если:
- Трафик непредсказуемый или скачкообразный
- Модели большие или требовательные к памяти
- Важны uptime и задержка
- Нужно активно оптимизировать стоимость и загрузку GPU
В этот момент масштабирование одного сервера уже не работает. Распределённый инференс становится основой архитектуры сервинга.
Сложности распределённого инференса#
Перед переходом к распределённым системам важно понимать следующие компромиссы.
Сетевые накладные расходы#
Распределённый инференс требует частой коммуникации между воркерами, GPU и узлами. Шардинг моделей, дисагрегация prefill–decode, перемещение KV-кэша и координация между узлами — всё это создаёт сетевые накладные.
Это может привести к:
- Росту задержки из-за меж-GPU или меж-узловой коммуникации
- Чувствительности к пропускной способности и джиттеру
- Проседанию производительности при медленных или ненадёжных соединениях
Чем больше распределённости, тем чаще сеть становится узким местом, а не вычисления.
Сложность разработки и эксплуатации#
Распределённые системы сложнее строить и поддерживать, чем одиночные узлы. Нужно управлять множеством компонентов: оркестрация, автоскейлинг, маршрутизация, мониторинг, проверки здоровья.
Типичные сложности:
- Координация деплоев между кластерами и регионами
- Управление конфигурациями между средами
- Стабильность поведения при масштабировании
Без хороших инструментов и экспертизы операционная сложность может перевесить выгоды.
Единая наблюдаемость и прозрачность затрат#
Когда инференс распределён между воркерами, GPU, кластерами и регионами, поддерживать единую картину становится намного сложнее.
Команды сталкиваются с:
- Корреляцией задержки, пропускной способности и ошибок между компонентами
- Пониманием загрузки GPU и давления на память в масштабе
- Привязкой затрат к моделям, задачам или клиентам
- Поиском неэффективности (простаивающие GPU, дисбаланс трафика)
Без централизованной наблюдаемости и прозрачности затрат система становится «чёрным ящиком», что мешает оптимизации и отладке.
Управление состоянием и консистентность#
Многие инференс-задачи — stateful: чаты, агенты, стриминг, повторное использование KV-кэша — всё это требует сохранения состояния между запросами.
В распределённой среде возникают вопросы:
- Где хранить состояние сессии или KV-кэш
- Как состояние делится, реплицируется или мигрирует между воркерами
- Что делать при сбое воркера с критическим состоянием
Плохое управление состоянием ведёт к повторным вычислениям, промахам кэша и росту задержки.
Как проектировать и запускать распределённый инференс#
Построение распределённого инференса — это не просто добавление GPU. Нужно координировать вычисления, грамотно планировать работу, управлять состоянием и эффективно маршрутизировать трафик между разнородными ресурсами.
В целом, продакшен-решение требует следующих компонентов:
Интеллектуальное планирование и маршрутизация запросов#
В центре распределённого инференса — планировщик, который решает, где выполнять каждый запрос. Решение зависит от:
- Доступности GPU и давления на память
- Текущей нагрузки и глубины очереди
- Характеристик запроса (длина prompt, размер батча, стриминг)
- Кэшированного состояния (размер и локальность KV-кэша)
- Ограничений по задержке и стоимости
Простой round-robin быстро ломается на масштабе. Современные системы используют динамическое, state-aware планирование для стабильной пропускной способности и предсказуемой задержки.
Рантаймы распределённого инференса#
Большинство команд не строят распределённый инференс с нуля, а используют специализированные рантаймы, реализующие техники инференса (параллелизм, prefix-aware routing).
На практике часто запускают vLLM, SGLang, llm-d на Kubernetes. Они помогают с микроуровнем, но не решают макроуровневые задачи: маршрутизация между регионами, автоскейлинг, наблюдаемость.
Оркестрация, масштабирование и наблюдаемость#
Для продакшен-инференса нужно интегрировать:
- Автоскейлинг GPU-пулов
- Проверки здоровья и восстановление после сбоев
- Единую наблюдаемость по задержке (TTFT, ITL), пропускной способности, загрузке GPU и ошибкам
- Привязку затрат к моделям, регионам и задачам
Именно в оркестрационном слое сосредоточено большинство инженерных усилий, особенно при работе с несколькими кластерами или облаками.
Использование платформы вместо самостоятельной сборки#
Для многих команд самостоятельная сборка и поддержка всех слоёв становится долгосрочной операционной нагрузкой. Здесь платформа инференса может существенно снизить сложность.
Bento Inference Platform — готовая основа для распределённого инференса, включает:
- Интеллектуальную маршрутизацию и планирование
- Поддержку современных рантаймов (vLLM, SGLang)
- Мульти-GPU, кросс-регион и мультиоблачное развёртывание
- Автоскейлинг, отказоустойчивость, единую наблюдаемость
- Управление ресурсами с учётом стоимости
Вместо ручной сборки платформа позволяет команде сосредоточиться на моделях и приложениях, а распределённый инференс управляется как единый слой.