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Kosten für KI mit cleverem Instanzmanagement optimieren

Ein neuer Ansatz, um Kosten bei KI-Diensten mit gemischten Instanzen zu senken.

Ziming Mao, Tian Xia, Zhanghao Wu, Wei-Lin Chiang, Tyler Griggs, Romil Bhardwaj, Zongheng Yang, Scott Shenker, Ion Stoica

― 5 min Lesedauer


Intelligentes Intelligentes KI-Kostenmanagement Effizienz in KI-Diensten zu maximieren. Ein System, um Einsparungen und
Inhaltsverzeichnis

In den letzten Jahren sind KI-Modelle total beliebt geworden. Das heisst, mehr Leute und Firmen wollen diese Modelle nutzen. Aber diese KI-Modelle zu betreiben ist nicht billig. Stell dir vor, du willst ein leckeres Gericht für viele Gäste zubereiten. Du brauchst viele teure Zutaten (wie fancy GPUs), und manchmal können diese Zutaten unerwartet ausgehen oder schlecht werden. Das kann echt stressig sein!

Die Kosten für KI-Modelle

KI-Dienste müssen zuverlässig und schnell sein, aber die Kosten können echt schockierend sein. Nur um dir einen Eindruck zu geben: Eine einfache Anfrage kann zehnmal teurer sein als eine normale Frage, die du einer Suchmaschine stellst. Das lässt viele Firmen davon absehen, KI-Modelle zu nutzen, weil sie nicht für all die teuren GPUs zahlen wollen.

Der wahre Hammer? Diese Dienste haben oft Verkehr, der sich wie eine Achterbahn verhält, mit manchen Momenten, in denen es super voll ist, und anderen, die ziemlich ruhig sind. Firmen könnten zu viel ausgeben, indem sie sich auf die geschäftigsten Zeiten vorbereiten, was noch mehr Geld auf die Rechnung bringt.

Die Lösung: Spot-Instanzen

Um die Kosten zu senken, haben Cloud-Anbieter Spot-Instanzen eingeführt. Denk an diese wie an vergünstigte Tickets für einen Freizeitpark. Sie sind billiger als normale Tickets, aber es gibt einen Haken - manchmal kann die Fahrt unerwartet geschlossen werden.

Spot-Instanzen geben Firmen eine Möglichkeit, Geld zu sparen, kommen aber mit dem Risiko, dass sie ohne viel Vorwarnung wegfallen oder storniert werden. Das kann dazu führen, dass der KI-Dienst eines Unternehmens hektisch nach Ersatz suchen muss, was zu schlechtem Service oder sogar Ausfallzeiten führen kann, wie wenn ein Restaurant genau dann kein Essen mehr hat, wenn der Abendessenansturm kommt.

Unsere brillante Idee

Wir dachten, es muss einen besseren Weg geben, diese Spot-Instanzen effektiver zu nutzen. Also haben wir ein System entwickelt, das eine Mischung aus Spot- und regulären On-Demand-Replicas verwendet (denk an sie wie an normale Tickets) in verschiedenen Regionen und Clouds. Unsere Lösung stellt sicher, dass wenn eine Spot-Instanz wegfällt, ein Backup bereitsteht, um alles reibungslos am Laufen zu halten.

Verfügbarkeit sichern

Der Zauber unserer Lösung liegt darin, wie sie die Spot-Replikate verteilt. Anstatt alle Eier in einen Korb zu legen (oder eine Zone), verteilen wir sie auf verschiedene Regionen. Das ist wie mehrere Restaurants in verschiedenen Stadtvierteln zu haben. Wenn eines kein Essen mehr hat (oder Spot-Instanzen), können die anderen weiter hungrige Gäste bedienen.

So vermeiden wir Szenarien, in denen mehrere Spot-Instanzen gleichzeitig ausfallen, was zu Serviceunterbrechungen führen kann. Wenn eine Spot-Instanz weggenommen wird, können wir schnell auf eine reguläre Instanz umschalten und alles weiter am Laufen halten.

So funktioniert's

Unser System kümmert sich darum, wie viele Replikate jeder Art es zu einem bestimmten Zeitpunkt braucht, basierend auf den eingehenden Anfragen. Wenn wir merken, dass Spot-Instanzen häufig weggenommen werden, halten wir vielleicht einige zusätzliche reguläre Replikate bereit. Diese Überprovisionierung sorgt dafür, dass wir auch bei Verlust einiger Spot-Replikate genug Ressourcen haben, um die Nachfrage zu bewältigen.

Es ist wie bei einer Party – wenn du weisst, dass einige mehr essen als andere, würdest du wahrscheinlich etwas mehr kochen, um zu vermeiden, dass die Snacks ausgehen.

Ergebnisse, die für sich selbst sprechen

Wir haben unser System gegen andere getestet und die Ergebnisse waren ziemlich beeindruckend. Unser Ansatz hat Kosten gespart und gleichzeitig die Servicequalität hoch gehalten. Tatsächlich haben wir mit unserem System die Reaktionszeiten während geschäftiger Zeiten drastisch im Vergleich zu den Mitbewerbern verbessert.

Stell dir vor, du bist in einem Restaurant, das dir statt ewigem Warten dein Essen heiss und frisch serviert und dabei die Preise angemessen hält. Genau das macht unser System!

Ein kurzer Blick auf die Konkurrenz

Im Vergleich zu anderen Systemen war klar, dass wir hervorstechen. Einige Systeme waren wie dieser Freund, der immer zu spät zum Abendessen kommt – oft konnten sie nicht genug Spot-Instanzen bekommen, wenn sie gebraucht wurden. Andere haben ihre Ressourcen nicht gut verwaltet, was zu höheren Kosten und längeren Wartezeiten führte.

Fazit

Zusammenfassend haben wir eine effektive Möglichkeit eingeführt, KI-Dienste zu verwalten, indem wir eine clevere Mischung aus günstigen Spot-Instanzen und zuverlässigen On-Demand-Replicas nutzen. Indem wir verschiedene Regionen und Clouds nutzen, können wir die Dienste reibungslos am Laufen halten und gleichzeitig die Kosten erheblich senken.

Durch die Vermeidung der Fallstricke, sich zu stark auf einen Instanztyp zu verlassen, haben wir es geschafft, das Bereitstellen von KI-Modellen einfacher und günstiger zu gestalten. Es ist wie ein cleverer Käufer, der weiss, wo er die besten Angebote findet und gleichzeitig dafür sorgt, dass der Kühlschrank immer für Gäste gefüllt ist. In der sich ständig weiterentwickelnden Welt der KI stellt unser System sicher, dass Organisationen mithalten können, ohne das Budget zu sprengen.

Originalquelle

Titel: SkyServe: Serving AI Models across Regions and Clouds with Spot Instances

Zusammenfassung: Recent years have witnessed an explosive growth of AI models. The high cost of hosting AI services on GPUs and their demanding service requirements, make it timely and challenging to lower service costs and guarantee service quality. While spot instances have long been offered with a large discount, spot preemptions have discouraged users from using them to host model replicas when serving AI models. To address this, we introduce SkyServe, a system that efficiently serves AI models over a mixture of spot and on-demand replicas across regions and clouds. SkyServe intelligently spreads spot replicas across different failure domains (e.g., regions or clouds) to improve availability and reduce correlated preemptions, overprovisions cheap spot replicas than required as a safeguard against possible preemptions, and dynamically falls back to on-demand replicas when spot replicas become unavailable. We compare SkyServe with both research and production systems on real AI workloads: SkyServe reduces cost by up to 44% while achieving high resource availability compared to using on-demand replicas. Additionally, SkyServe improves P50, P90, and P99 latency by up to 2.6x, 3.1x, 2.7x compared to other research and production systems.

Autoren: Ziming Mao, Tian Xia, Zhanghao Wu, Wei-Lin Chiang, Tyler Griggs, Romil Bhardwaj, Zongheng Yang, Scott Shenker, Ion Stoica

Letzte Aktualisierung: 2024-11-03 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2411.01438

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.01438

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.

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