最大限度地提高 GKE 上 GPU 的 LLM 服务吞吐量 - 实用指南

Google Cloud 发布了一份关于如何最大限度地提高 GKE 上 GPU 的 LLM 服务吞吐量的实用指南。

这篇博文阐述了以经济高效的方式服务大型语言模型 (LLM) 的挑战。GKE 凭借其工作负载和基础架构自动扩展以及负载平衡等功能，为经济高效的 LLM 服务提供了一种解决方案。

这篇博文提供了一些关于在 GKE 上最大限度地提高 NVIDIA GPU 服务吞吐量的实用建议，其中包括：

* **确定是否要对模型进行量化以及使用哪种量化。**FP16 和 Bfloat16 量化提供的精度与 FP32 几乎相同，但内存使用量只有后者的一半。

* **选择适合模型的机器类型。**选择合适的机器类型取决于模型中的参数数量和模型权重的的数据类型。

* **选择合适的 GPU。**GKE 提供了各种由 NVIDIA GPU 支持的虚拟机。选择合适的 GPU 取决于模型特征和性能要求。

此外，这篇博文还讨论了如何针对给定的推理工作负载优化模型服务器平台，其中包括：

* **针对输入密集型用例与输出密集型用例进行优化。**LLM 推理涉及两个阶段：预填充和解码。

* **批处理如何影响性能。**批处理请求对于实现更高的吞吐量至关重要，因为它们可以利用更多的 GPU 内存、HBM 带宽和 GPU FLOPS，而不会增加成本。

总的来说，这篇博文为在 GKE 上最大限度地提高 GPU 的 LLM 服务吞吐量提供了实用指南。通过遵循这些建议，组织可以最大限度地降低 LLM 服务成本，同时仍然提供高性能。