假如你是架构师:如何在保持低延时的前提下,利用多副本模型支撑百万级的并发长文本请求?
作为架构师,支撑百万级的并发长文本(如大模型推理)请求,同时保证低延时,是一个极具挑战性的任务。长文本推理的挑战在于:推理时间长(Token生成速度慢),且显存消耗大(KV Cache占用)。纯粹的增加服务器并不能解决根本问题,我们需要一套...
作为架构师,支撑百万级的并发长文本(如大模型推理)请求,同时保证低延时,是一个极具挑战性的任务。长文本推理的挑战在于:推理时间长(Token生成速度慢),且显存消耗大(KV Cache占用)。纯粹的增加服务器并不能解决根本问题,我们需要一套...
在传统的 Kubernetes 部署中,即使应用长时间处于闲置状态,也会保持至少一个或多个 Pod 运行,这导致了计算资源的浪费。Serverless 架构的核心优势之一就是能够按需启动和关闭应用,实现“零副本”待机。Knative,作为构...
Kubernetes 的 Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 是处理突发流量和资源波动的关键机制。HPA 能够根据观测到的 CPU 利用率、内存使用量或自定义指标,自动调整 Deployment 或 Replic...
在深度学习模型训练和推理过程中,尤其是在使用GPU加速时,张量(Tensor)的内存管理是影响性能的关键因素。PyTorch张量的操作大致分为两类:返回“视图”(View)和返回“副本”(Copy/Clone)。不理解这两者的区别,可能导致...