Rationaliser les coûts de l'IA avec une gestion intelligente des instances
Une nouvelle méthode pour réduire les coûts des services d'IA en utilisant des instances mixtes.
Ziming Mao, Tian Xia, Zhanghao Wu, Wei-Lin Chiang, Tyler Griggs, Romil Bhardwaj, Zongheng Yang, Scott Shenker, Ion Stoica
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Table des matières
Ces dernières années, les modèles d'IA ont explosé en popularité. Ça veut dire que de plus en plus de gens et d'entreprises veulent utiliser ces modèles. Mais faire tourner ces modèles d'IA, c'est pas donné. Imagine que tu veux servir un plat délicieux à plein de convives. T'as besoin de plein d'ingrédients chers (comme des GPUs fancy), et parfois, ces ingrédients peuvent manquer ou se gacher sans prévenir. C'est un peu la galère !
Le Coût de l'Utilisation des Modèles d'IA
Les Services d'IA doivent être fiables et rapides, mais les Coûts peuvent être choquants. Pour te donner une idée, traiter une simple demande peut coûter dix fois plus qu'une question ordinaire que tu pourrais poser à un moteur de recherche. Ça fait que beaucoup d'entreprises hésitent à utiliser des modèles d'IA parce qu'elles veulent pas payer pour tous ces GPUs chers.
Le vrai problème ? Ces services gèrent souvent un trafic qui ressemble à des montagnes russes, avec des moments super chargés et d'autres plutôt tranquilles. Les entreprises peuvent dépenser trop en se préparant pour les périodes les plus chargées, ajoutant encore plus de dollars à la facture.
Instances Spot
La Solution : LesPour aider à réduire les coûts, les fournisseurs de cloud ont introduit les instances spot. Pense à ça comme des billets à prix réduit pour un parc d'attractions. Elles sont moins chères que les billets réguliers, mais il y a un hic - parfois, l'attraction peut être fermée sans prévenir.
Les instances spot permettent aux entreprises d'économiser, mais avec le risque de disparaître ou d'être annulées sans trop de préavis. Ça peut laisser un service IA d'une entreprise dans l'embarras, cherchant des remplaçants, ce qui pourrait mener à un service médiocre ou même un temps d'arrêt, comme un resto qui manque de nourriture juste au moment du rush du dîner.
Notre Idée Brillante
On s'est dit qu'il devait y avoir une meilleure façon d'utiliser ces instances spot plus efficacement. Du coup, on a créé un système qui utilise un mélange d'instances spot et de Répliques régulières à la demande (pense à elles comme des billets normaux) à travers différentes Régions et clouds. Notre solution garantit que si une instance spot disparaît, y'a une sauvegarde prête à prendre le relais et à garder le tout en marche.
Garder Ça Disponible
La magie de notre solution réside dans la façon dont elle répartit les répliques spot. Au lieu de mettre tous tes œufs dans le même panier (ou zone), on les répartit sur différentes régions. C'est comme avoir plusieurs restos dans différents quartiers. Si l'un manque de nourriture (ou d'instances spot), les autres peuvent continuer à servir des clients affamés.
En procédant ainsi, on évite les scénarios où plusieurs instances spot tombent en panne en même temps, ce qui pourrait causer des interruptions de service. Quand une instance spot est retirée, on peut rapidement passer à une instance régulière, maintenant tout en marche.
Comment Ça Marche
Notre système gère combien de répliques de chaque type il a besoin à tout moment en fonction des demandes entrantes. Si on remarque que les instances spot sont souvent retirées, on pourrait garder quelques répliques régulières prêtes à partir. Cette surprovision garantit que même si on perd des répliques spot, on a encore assez de ressources pour gérer la demande.
C'est comme préparer un repas pour des invités – si tu sais que certains vont manger plus que d'autres, tu ferais probablement un peu plus pour ne pas manquer de snacks.
Des Résultats Qui Parlent d'Eux-Mêmes
On a testé notre système par rapport à d'autres, et les résultats étaient plutôt impressionnants. Notre approche a permis d'économiser des coûts tout en gardant une haute qualité de service. En fait, avec notre système, on a drastiquement amélioré les temps de réponse pendant les périodes chargées par rapport aux concurrents.
Imagine être dans un resto qui, au lieu de te faire attendre des plombes pour ta bouffe, te la sert chaude et fraîche tout en gardant les prix raisonnables. C'est exactement ce que fait notre système !
Un Aperçu Rapide de la Concurrence
En comparant notre système aux autres, il était clair qu'on se démarquait. Certains systèmes étaient comme ce pote qui arrive toujours en retard pour le dîner - souvent incapables de décrocher assez d'instances spot quand ils en avaient besoin. D'autres ne géraient pas leurs ressources aussi bien, entraînant des coûts plus élevés et des temps d'attente plus longs.
Conclusion
En résumé, on a introduit une manière efficace de gérer les services d'IA en utilisant un mélange astucieux d'instances spot abordables et de répliques à la demande fiables. En profitant de différentes régions et clouds, on arrive à garder les services en marche tout en réduisant considérablement les coûts.
En évitant les pièges de se reposer trop sur un seul type d'instance, on a réussi à rendre le service des modèles d'IA plus facile et plus abordable. C'est comme être le client malin qui sait où dénicher les meilleures affaires tout en s'assurant que le frigo est toujours plein pour les invités. Dans ce monde en constante évolution de l'IA, notre système assure aux organisations de rester à jour sans exploser leur budget.
Titre: SkyServe: Serving AI Models across Regions and Clouds with Spot Instances
Résumé: 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.
Auteurs: Ziming Mao, Tian Xia, Zhanghao Wu, Wei-Lin Chiang, Tyler Griggs, Romil Bhardwaj, Zongheng Yang, Scott Shenker, Ion Stoica
Dernière mise à jour: 2024-11-03 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2411.01438
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.01438
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.
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