云原生AI技术架构白皮书解读：突破瓶颈，引领智能时代新范式
2024年10月15日⏰星期二🗓农历九月十三
本文由AI分析解读，AI提示词见文末
随着大模型的兴起，AI产业迎来了新的发展浪潮，但同时也面临着诸多挑战。云原生技术的出现，为AI产业的发展提供了新的范式，突破了数据、算法、算力等方面的瓶颈。中国信通院发布的《云原生AI技术架构白皮书》对云原生AI技术进行了深入探讨，本文将对白皮书的核心内容进行解读。
一、云原生AI的背景和发展趋势
- 大模型开创智能时代新纪元：AI软件及应用市场持续增长，大模型成为产业主要增长点。大模型具有优越的泛化性、通用性和迁移性，为人工智能大规模落地带来了新的希望。
- 云原生助力AI产业突破瓶颈：AI产业面临数据、算法、算力等多方面的发展瓶颈，云原生技术应运而生。云原生为AI应用运行提供了可扩展、高可靠的平台，支持AI开发和使用，同时AI也可以从调度资源、安全等方面增强云原生。
二、云原生AI基础设施的演进与挑战
- 技术演进：从后摩尔定律时代的新架构处理器出现，到大规模AI集群的构建，云原生AI基础设施不断发展。典型的AI集群具有多个网络平面和高速总线平面，以满足大模型对算力和存储的需求。
- 面临挑战：包括线性度问题、超节点模型表达能力问题、集群调度器的拓扑感知及作业并行策略表达和调度算法能力不足，以及集群可用度和资源利用率问题等。
三、云原生AI技术概论
- 资源管理系统
- 现状与问题：AI算力资源发展迅速，集群规模膨胀，芯片种类繁多，新型AI资源带来管理挑战，同时I/O瓶颈越发严重。
- 关键技术和价值：包括大规模设备管理（Device Plugin模式）、设备管理的可扩展性以及新型AI设备的管理（动态资源分配模式），还有矩阵算力基础设施的全局多路径I/O加速技术和超节点资源管理模型。
- 训练系统
- 现状与问题：大模型训练对数据传输要求高，分布式调度存在死锁和忙等问题，算力利用效率需提升，资源碎片化严重。
- 关键技术和价值：AI调度加速包括组调度、节点网络拓扑感知调度、超节点拓扑亲和调度、装箱调度和主动重调度；AI训练存储加速采用基于大容量对象存储服务 + 高性能文件服务的AI云存储及相关数据联动和三级缓存加速技术；还介绍了AI Serverless训练和AI故障自愈的相关技术。
- 推理系统
- 现状与问题：推理任务需提升资源效率，考虑推理时长和资源消耗与输入规模的关系，以及模型文件加载开销和弹性扩容的冷启动时延问题。
- 关键技术和价值：Serverless AI推理建立单实例算力模型并采用基于容量预测的集群弹性扩缩，同时介绍了加速模型加载的方法；LLM推理面临加速器内存容量与模型需求的矛盾，通过显存扩展、计算卸载、分布式推理、以存代算和Prefill与Decoding分离等技术进行优化。
- 边缘云系统
- 现状与问题：边缘计算将边缘设备转变为数据生产者和消费者，云原生技术应用于边缘环境存在困难。
- 关键技术和价值：介绍了边缘云原生技术与典型框架，如K3s和KubeEdge，以及面向边缘云原生的大模型轻量化技术，包括混合专家架构、边缘友好的量化、边缘感知的知识蒸馏和自适应模型压缩。
- 弹性伸缩
- 现状与问题：AI任务资源调度不确定，需要对资源消耗进行多维度监控，当前云厂商监控工具存在不足。
- 关键技术和价值：包括资源画像（多层次资源画像、预训练模型和迁移学习）、垂直弹性（基于画像和预测的弹性伸缩、混合弹性伸缩方法）、水平弹性和智能HPA（模型并行策略感知、利用低成本实例、可容错机制、智能扩缩容规则、预热技术）。
四、云原生AI技术应用
- 跨地域多集群协同
- 应用场景：稀缺AI硬件资源未充分使用，单集群可用性影响AI任务执行，超大模型超出单集群资源上限。
- 解决方案：包括分布式环境AI资源统一管理和全域调度、基于多集群构建高可用的AI作业运行平台以及大规模训练资源池。
- 算力效能优化
- 应用场景：AI推理业务存在波峰波谷现象，造成资源浪费，同时存在微量AI资源诉求场景下的资源共享问题以及显存使用问题。
- 解决方案：包括AI业务训推一体化、算力资源共享（XPU虚拟化和XPU显存池化）。
- 云边协同计算
- 应用场景：边缘AI应用场景复杂，存在资源受限、数据孤岛、小样本和数据异构等问题。
- 解决方案：云边协同AI基于云侧算力和边缘侧数据合作完成持续推理和训练，包括云边协同推理和云边协同训练（联邦学习和增量学习）。
- 大模型云原生化解决方案
- 应用场景：大模型参数规模大，对并行计算硬件需求高，模型部署和推理面临挑战。
- 解决方案：包括推理引擎和部署框架（如vLLM和KServe）、模型文件的存储和加载（采用对象存储并结合近计算侧缓存系统）以及推理集群的监控和运维。
- 设备驱动管理
- 应用场景：GPU驱动管理存在兼容性问题、自动化管理缺失和驱动升级影响业务的问题。
- 解决方案：包括统一兼容性管理、容器化驱动管理和升级驱动联动应用编排。
五、云原生AI行业实践
- 社交平台RB：构建了云原生AI平台，面临异构资源利用率和大规模分布式训练的挑战，通过统一调度、多业务混部、VGPU等技术提升了集群利用率，通过计算效率优化、调度优化和故障快速恢复等技术应对性能和稳定性挑战。
- AI解决方案提供商FP：研发了打榜平台和企业决策及大模型产品，解决了算力浪费和任务积压问题，通过云原生技术实现了异构算力的复用，并开源了相关技术。
- 医疗科技公司HL：利用云原生AI技术进行个体风险评估，在业务场景、技术架构和模型开发过程中面临诸多挑战，通过分布式训练、模型压缩等技术进行了优化。
云原生AI技术为AI产业的发展提供了新的机遇和挑战。通过不断地技术创新和实践探索，云原生AI将在未来的智能时代中发挥更加重要的作用。
AI解读
AI提示词
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报告原文
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