スマートインスタンス管理でAIコストを効率化する
混合インスタンスを使ってAIサービスのコストを削減する新しいアプローチ。
Ziming Mao, Tian Xia, Zhanghao Wu, Wei-Lin Chiang, Tyler Griggs, Romil Bhardwaj, Zongheng Yang, Scott Shenker, Ion Stoica
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最近、AIモデルの人気が爆発的に増えてきたよね。つまり、もっと多くの人や企業がこれらのモデルを使いたがってるんだ。でも、AIモデルを動かすのは安くないんだよ。想像してみて、たくさんのゲストにおいしい料理を出そうと思ったら、高価な材料（高級GPUとか）が必要だし、時にはその材料が予期せず切れたり、ダメになったりすることもある。これってちょっと悪夢だよね！
AIモデルの運用コスト
AIサービスは信頼性があって速くなきゃいけないけど、コストが意外に高いことがあるんだ。例えば、シンプルなリクエストを処理するのに、検索エンジンに聞く普通の質問の10倍もかかることがある。だから、多くの企業は高いGPUのためにお金を払いたくなくて、AIモデルの利用を躊躇しちゃうんだ。
本当に驚くべきこと？これらのサービスは、ジェットコースターのようにアップダウンが激しいトラフィックを処理してるんだ。特に忙しい時と静かな時があって、企業は最も忙しい時間に備えて過剰に支出しちゃうことがあるから、さらにコストがかさむんだよ。
解決策：スポットインスタンス
コストを抑えるために、クラウドプロバイダーはスポットインスタンスを導入したんだ。これを遊園地の割引チケットみたいに考えてみて。通常のチケットより安いけど、たまにアトラクションが急に閉まっちゃうことがあるんだ。
スポットインスタンスは企業がお金を節約する手段を提供するけど、取り上げられたりキャンセルされたりするリスクもあるんだ。これが原因で、企業のAIサービスが代替を探さなきゃならなくなって、サービスが悪くなったり、ダウンタイムが発生したりすることもある。まるでレストランがディナーラッシュの時に食材が切れちゃうみたいな感じだね。
私たちのアイデア
私たちはもっと効果的にスポットインスタンスを利用する方法があるはずだと思ったんだ。それで、異なる地域やクラウドでスポットと通常のオンデマンドレプリカ（普通のチケットだと思って）を組み合わせたシステムを考案したんだ。これにより、もし1つのスポットインスタンスが見つからなくなっても、バックアップが準備されていてスムーズに運営できるんだよ。
常に利用可能に
私たちの解決策の魔法は、スポットレプリカをどう分散させるかにあるんだ。全部を1つのゾーンにまとめるんじゃなくて、いろんな地域に分散させるんだ。これは、いくつかの地域に複数のレストランを持つことに似てるよ。一つが食材切れになっても（またはスポットインスタンスが）、他のレストランが空腹の客を迎え続けられるんだ。
こうすることで、複数のスポットインスタンスが同時にダウンするようなシナリオを避けられる。スポットインスタンスが取り上げられた時に、すぐに通常のインスタンスに切り替えられて、すべてを運営し続けられるんだ。
どうやって機能するの？
私たちのシステムは、リクエストに基づいて各タイプのレプリカがどれだけ必要かを管理するんだ。もしスポットインスタンスが頻繁に取り上げられていることに気づいたら、いくつかの通常のレプリカを準備しておくこともできる。この過剰プロビジョニングにより、スポットレプリカがいくつか失われても、需要に対応するためのリソースは十分に確保できる。
これって、パーティーのゲストのために準備するようなものだよね。一部の人が他の人よりもたくさん食べるかもしれないから、スナックが切れないようにちょっと多めに作るみたいな感じ。
結果が物語る
他のシステムと比較して私たちのシステムをテストした結果、かなり印象的な結果が出たんだ。私たちのアプローチはコストを抑えつつ、サービスの質を高く維持できた。実際、私たちのシステムでは競合他社に比べて、忙しい時の応答時間が劇的に改善されたんだよ。
レストランにいて、食べ物が出てくるのを待たされるんじゃなくて、熱々で新鮮な料理を適正な価格で出してくれるような感じ。それが私たちのシステムが提供するものなんだ！
競合の簡単な覗き見
私たちのシステムを他と比較した時、明らかに目立ってたんだ。一部のシステムは、ディナーに遅れる友達みたいで、必要な時に十分なスポットインスタンスを確保できなかったんだ。ほかのシステムはリソースの管理がうまくいかず、コストが高くなったり、待ち時間が長くなったりしてた。
結論
要するに、私たちは手頃なスポットインスタンスと信頼できるオンデマンドレプリカを賢く組み合わせて、AIサービスを管理する効果的な方法を導入したんだ。さまざまな地域やクラウドを利用することで、サービスがスムーズに運営されつつ、コストを大幅に削減できる。
1つのタイプのインスタンスに過度に依存することの落とし穴を避けることで、AIモデルの提供がより簡単で手頃になったんだ。これは、良いショッピング客が最高のディールを見つけつつ、ゲストのために冷蔵庫が常に満たされていることを確保するようなもの。AIの進化し続ける世界で、私たちのシステムは組織が破産せずに追いつけるようにしているんだ。
タイトル: SkyServe: Serving AI Models across Regions and Clouds with Spot Instances
概要: 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.
著者: Ziming Mao, Tian Xia, Zhanghao Wu, Wei-Lin Chiang, Tyler Griggs, Romil Bhardwaj, Zongheng Yang, Scott Shenker, Ion Stoica
最終更新: 2024-11-03 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2411.01438
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2411.01438
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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