МЕХАНИЗМЫ ОТКАЗОУСТОЙЧИВОСТИ И ВОССТАНОВЛЕНИЯ В РАСПРЕДЕЛЁННЫХ СИСТЕМАХ AI-ИНФЕРЕНСА
Сравнение стратегий отказоустойчивости в системах AI-инференса
на основе источников [1], [2], [6], [8], [9], [10]
Система | Тип среды | Основной механизм устойчивости | Особенности ресурсоиспользования |
Cloud-Native архитектура | Облачный кластер | Репликация сервисов, перезапуск контейнеров, распределение входящего трафика. | Масштабирование экземпляров сервиса, применение сервисной сети. |
ServerlessLLM | Инференс крупных языковых моделей в бессерверной среде | Многоуровневое хранение чекпоинтов, локальное при-GPU хранилище | Снижение времени холодного старта, уменьшение обращений к удалённому хранилищу |
DéjàVu | Распределённый LLM-сервинг | Потоковая передача KV-кэша, раздельная обработка промпта и токенов, репликация состояния | Сокращение простоев стадий конвейерной обработки, экономия GPU-памяти |
FailLite | Периферийный сервинг | Гетерогенная репликация, тёплые и холодные реплики, прогрессивное восстановление | Минимизация MTTR при ограниченных ресурсах, управляемая деградация качества |
Torpor | Бессерверная платформа с поддержкой графических процессоров | Позднее связывание, перестановка моделей между GPU, интерференционно-учитывающий планировщик | Высокая утилизация GPU, снижение затрат на выделение вычислительных ресурсов. |
Hoplite / ExoFlow | Универсальные распределённые системы | Распределённое объектное хранилище, устойчивые коллективные операции, разделение единиц выполнения и восстановления | Снижение накладных расходов на восстановление, поддержка ровно-одного выполнения |
