Simple Science

最先端の科学をわかりやすく解説

# コンピューターサイエンス# 分散・並列・クラスターコンピューティング

統合スケーリングで推論サービングを最適化する

新しいシステムは、組み合わせたスケーリング戦略を使って推論サービスのリソースを効率的に管理しているよ。

― 1 分で読む


強化された推論リソース管理強化された推論リソース管理リングアプローチ。リソース効率を向上させるための統合スケー
目次

インフェレンスサービングは、機械学習モデルを現実で使うために重要だよ。データを素早く処理して、リクエストに効率的に応じるのを助けてくれる。ただ、こういったシステムのリソース管理は難しいこともあるし、特にワークロードが予測できないときは厄介だね。リソースをスケールアップする主な方法は、水平スケーリングと垂直スケーリングの2つ。水平スケーリングは、負荷が増えたときに追加のインスタンスを加えることを意味し、垂直スケーリングは既存のインスタンスのパワーを増やすことだよ。

クラウドベースのディープラーニングインフェレンスの重要性

クラウドベースのディープラーニングインフェレンスは、今のアプリケーションの鍵となる部分で、複数のモデルをチェーンのように繋げてるんだ。たとえば、交通管理のためのリアルタイム動画分析アプリは、動画フレームの抽出、物体の検出、分類、動きの追跡のためのモデルを含んでるよ。こういったシステムの成功は、ユーザーの満足度とリソース効率で測られる。これらのバランスを取るのは、クラウドベースのアプリの成長と持続可能性にとって必須だね。

インフェレンスサービングシステムの課題

インフェレンスサービングシステムでリソースを管理するのには、いくつかの課題があるよ:

  1. リソース効率:計算リソースを最適に使うことが重要で、無駄を省いてシステムがスムーズに動くようにしないといけない。

  2. サービスレベルアグリーメント(SLA:これらの契約は、リクエストの期待される応答時間を設定する。これを守ることはユーザーの満足度にとってクリティカルだね。

  3. ダイナミックワークロード:ワークロードは急に変わることがあって、需要に応じるのが難しい。

  4. 依存関係:複数の相互接続されたモデルがあるシステムでは、一つのモデルのパフォーマンスが他のモデルに影響を及ぼして、リソース管理が複雑になるよ。

課題が解決しにくい理由

こういった課題は複雑で、既存の解決策はしばしば完全には解決できてない。多くのシステムは主に水平スケーリングに焦点を当てているけど、垂直スケーリングの利点もある。いくつかの研究は個々のモデルを見て、水平スケーリングを使った結果、高需要が生じたときにコールドスタートの問題が起こった。別のアプローチは垂直スケーリングだけを使うけど、相互接続されたモデルの複雑さには対応できていない。

解決のための機会

水平スケーリングと垂直スケーリングの正しい組み合わせが、リソース管理の改善の機会を提供する。両方の方法を活用することで、システムは突然のワークロードの急増に応じながら、需要が安定しているときにリソースを効率的に管理できるようになるよ。

提案する解決策

この論文では、水平スケーリングと垂直スケーリングを組み合わせたシステムを紹介するよ。このシステムは二段階のオートスケーリング戦略を使う。最初は、急なリクエストの増加に対応するために垂直スケーリングを使って、すぐに応答できるようにする。ワークロードが安定すると、システムはリソース効率を高めるために水平スケーリングに切り替えるんだ。

システム設計の概要

提案するシステムは、主に5つのコンポーネントからなるよ:

  1. プロファイラー:このコンポーネントは、システム内の各登録モデルの性能モデルを作成し、異なるリソース構成が処理時間にどう影響するかを判断する。

  2. エグゼキューター:リクエストを処理する役割を持ち、このコンポーネントは各モデルのタスクのキューイングと実行を管理する。

  3. モニター:ワークロードやリクエストの統計を追跡して、オプティマイザーがより良い判断を下すのを助ける。

  4. オプティマイザー:モニターとプロファイラーからのデータを使って、このコンポーネントはモデルに対する最適なスケーリング戦略とリソース配分を選択する。

  5. アダプター:オプティマイザーが下した決定を実行する部分で、リソース構成を調整し、キューを管理する。

システムの動作方法

リクエストが入ると、プロファイラーは各モデルの現在の構成に基づいて性能を評価する。エグゼキューターがリクエストを処理し、モニターは処理中のリクエストの数や遅延を追跡する。オプティマイザーはこの情報を使って、リソースを垂直的または水平的に調整するかを決める。

もしオプティマイザーがワークロードの急増を検知したら、まず垂直スケーリングを適用して、既存のモデルにすぐにリソースを追加する。急増を吸収した後、システムはワークロードが安定したときにリソース使用を減らすために水平スケーリングに切り替えるんだ。

主な貢献

  1. 二段階オートスケーリング:垂直スケーリングと水平スケーリングの革新的な組み合わせが、インフェレンスサービングシステム特有の課題に対応している。

  2. ダイナミックプログラミングアプローチ:システムはダイナミックプログラミングを活用して最適なリソース配分を見つけ、意思決定を強化する。

  3. 実際の評価:実際のワークロードトレースを使った広範なテストが、提案されたシステムが従来のスケーリング方法よりも効果的であることを示している。

実験評価

このシステムは実データを使って厳密なテストを受け、SLA違反を最小限に抑え、リソース効率を維持する能力を示した。その結果、提案された方法は既存のソリューションと比較してSLA違反を大幅に減少させることがわかったよ。

結論

提案されたシステムは、インフェレンスサービングシステムにおけるリソース管理の有望なアプローチを提供する。垂直スケーリングと水平スケーリングを組み合わせることで、ワークロードの変化に素早く反応しつつ、リソースを効率的に使えるんだ。将来的には、さまざまなハードウェアリソースの利用最適化や、さらに良いパフォーマンスのための配置戦略の改善を探ることができるね。

オリジナルソース

タイトル: A Tale of Two Scales: Reconciling Horizontal and Vertical Scaling for Inference Serving Systems

概要: Inference serving is of great importance in deploying machine learning models in real-world applications, ensuring efficient processing and quick responses to inference requests. However, managing resources in these systems poses significant challenges, particularly in maintaining performance under varying and unpredictable workloads. Two primary scaling strategies, horizontal and vertical scaling, offer different advantages and limitations. Horizontal scaling adds more instances to handle increased loads but can suffer from cold start issues and increased management complexity. Vertical scaling boosts the capacity of existing instances, allowing for quicker responses but is limited by hardware and model parallelization capabilities. This paper introduces Themis, a system designed to leverage the benefits of both horizontal and vertical scaling in inference serving systems. Themis employs a two-stage autoscaling strategy: initially using in-place vertical scaling to handle workload surges and then switching to horizontal scaling to optimize resource efficiency once the workload stabilizes. The system profiles the processing latency of deep learning models, calculates queuing delays, and employs different dynamic programming algorithms to solve the joint horizontal and vertical scaling problem optimally based on the workload situation. Extensive evaluations with real-world workload traces demonstrate over $10\times$ SLO violation reduction compared to the state-of-the-art horizontal or vertical autoscaling approaches while maintaining resource efficiency when the workload is stable.

著者: Kamran Razavi, Mehran Salmani, Max Mühlhäuser, Boris Koldehofe, Lin Wang

最終更新: 2024-07-20 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2407.14843

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2407.14843

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。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。

著者たちからもっと読む

類似の記事