Réduire les coûts de déploiement des modèles tout en conservant les performances grâce au swap de mémoire GPU

Aperçu

Déployer des grands modèles de langage (LLM) à grande échelle crée une double contrainte : offrir des réponses rapides face à une demande élevée et gérer les coûts des GPU. Les approches classiques obligent à surdimensionner ou à risquer des violations de SLA lors des pics. Le swap mémoire GPU, également appelé hot-swapping de modèles, est présenté comme une approche qui pousse l’utilisation de GPU pour les inférences en gérant mieux la mémoire et en améliorant l’efficacité de l’auto-scaling. Le hot-swapping permet à plusieurs modèles de partager le même GPU, même lorsque leur empreinte mémoire combinée dépasse la capacité GPU. En pratique, cela permet une gestion des ressources plus dynamique, tout en équilibrant performance et coût. Dans les tests, l’approche a été évaluée sur trois scénarios qui reflètent des déploiements réels. La montée en charge à partir de zéro—lorsque le pod s’initialise, le modèle est chargé sur le GPU et la première requête est traitée—a montré la latence d’initialisation la plus élevée (TTFT). Pour les modèles plus petits, le TTFT dépassait 140 secondes et dépassait 200 secondes pour des modèles légèrement plus volumineux en raison de l’overhead d’initialisation. Lorsque les modèles démarrent en mémoire CPU et sont échangés en mémoire GPU à la demande, le TTFT reste limité par la bande passante PCI et le temps nécessaire au swap entre CPU et GPU. Deux paires de modèles ont été testées et ont donné des résultats cohérents; le Falcon-11B présente un TTFT légèrement plus élevé que le Mistral-7B dû à l’empreinte mémoire, mais la différence est faible (environ 0,5 seconde). Comparé à des modèles entièrement chargés dans la mémoire GPU (le meilleur cas théorique en termes de latence), le swap mémoire offre un équilibre pratique : les modèles chauds entièrement résidents offrent des réponses quasi instantanées mais coûtent cher en ressources GPU inactives. Avec le swap mémoire, le TTFT tombe à quelques secondes, ce qui permet de regrouper les charges de travail sur moins de GPU tout en respectant des SLA stricts. Le TTFT peut même descendre sous les 10 secondes dans certaines configurations, ce qui élargit la praticité de cette approche pour les applications en temps réel. Le système NVIDIA Run:ai peut aider à réduire encore le TTFT dans les scénarios de montée à partir de zéro en gagnant des dizaines de secondes, augmentant la faisabilité de cette approche en production. En résumé, le swap mémoire GPU vise à maximiser l’efficacité des GPU, à minimiser les coûts d’inactivité et à préserver la réactivité attendue par les utilisateurs, sans nécessiter l’allocation permanente de GPU à chaque modèle. Pour une démonstration en direct et des conseils plus approfondis, contactez NVIDIA afin d’explorer le swap mémoire dans votre infrastructure IA.

Références : https://developer.nvidia.com/blog/cut-model-deployment-costs-while-keeping-performance-with-gpu-memory-swap/

Caractéristiques clés

GPU partagée entre plusieurs modèles : permet d’exécuter plusieurs modèles sur le même GPU en échangeant leur mémoire au fur et à mesure des requêtes.
Gestion dynamique de la mémoire : les modèles démarrent dans la mémoire CPU et sont échangés vers la mémoire GPU à la demande, permettant un auto-scaling sans réservation GPU permanente.
Profil de latence avec swap : le TTFT est limité par la bande passante PCI et le temps de swap, plutôt que par une mémoire GPU toujours occupée.
Adapté aux charges de travail imprévisibles : réduit le besoin de surdimensionnement tout en maintenant les SLA lors de pics.
Comportement prévisible entre les modèles : les tests montrent une dynamique TTFT cohérente entre couples de modèles, avec des variations mineures liées à l’empreinte mémoire.
Potentiel de TTFT sous les 10 secondes : dans des configurations favorables, le swap peut atteindre une latence très réactive; les modèles chauffés en continu offrent encore la latence la plus rapide mais à un coût plus élevé.
Outils complémentaires : l’écosystème Run:ai (Model Streamer) peut réduire davantage le TTFT pour les scénarios de montée à partir de zéro.

Cas d’utilisation courants

Inférence en temps réel de LLM sous charge variable : swap mémoire permet un usage élastique du GPU sans payer pour l’oisiveté.
Déploiement multi-modèles sur GPUs limités : regrouper les charges sur moins de GPUs tout en respectant les SLA.
Autoscaling axé coût : éviter le surdimensionnement en swapant les modèles selon le trafic.
Pipelines de production avec des footprints modèles variés : accueillir à la fois des petits et grands modèles sur le même matériel.

Configuration et installation

Les détails de configuration et d’installation ne sont pas fournis dans le document source. Pour les étapes d’implémentation, consultez la documentation officielle NVIDIA Run:ai et l’article lié.

# Pas de détails fournis dans la source
# Pour les étapes d’implémentation, consultez la documentation NVIDIA Run:ai:
# https://developer.nvidia.com/blog/cut-model-deployment-costs-while-keeping-performance-with-gpu-memory-swap/

Démarrage rapide

Cette section résume le pattern d’implémentation basé sur le matériel fourni; aucun code exécutable explicitement mentionné n’est fourni dans la source. Le pattern consiste à initialiser les modèles en mémoire CPU, les échanger vers la mémoire GPU à la demande et servir les requêtes tout en gérant les footprints mémoire et les contraintes de bande passante PCI.

# Conceptuel, pas nécessairement exécutable
# Esquisse démontrant le flux d’échange
class ModelEchangeable:
def __init__(self, id):
self.id = id
self.sur_gpu = False
def garantir_sur_gpu(self):
if not self.sur_gpu:
swap_to_gpu(self.id) # fonction fictive
self.sur_gpu = True
def inferer(self, entree):
if not self.sur_gpu:
self.garantir_sur_gpu()
return executer_inference(self.id, entree) # fonction fictive
models = {"Mistral-7B": ModelEchangeable("Mistral-7B"),
"Falcon-11B": ModelEchangeable("Falcon-11B")}
while True:
req = attendre_prochaine_requete()
m = models[req.modele]
print("Traitement de la requête avec le modèle", req.modele)
sortie = m.inferer(req.carg)
envoyer_reponse(sortie)

Avantages et inconvénients

Avantages
Efficacité des coûts : réduit les coûts GPU inactifs en consolidant les charges sur moins de GPUs.
Autoscaling plus réactif : permet un scaling dynamique sans réservation GPU permanente.
Respect des SLA : TTFT peut rester raisonnable dans des configurations adaptées, préservant la réactivité requise.
Comportement prévisible entre modèles : les tests montrent des résultats TTFT cohérents entre paires de modèles, avec des variations mineures dues à l’emprunte mémoire.
Inconvénients
TTFT limité par la bande passante PCI : le temps de swap CPU↔GPU est un facteur limitant.
Overhead d’initialisation lors du scaling à partir de zéro : démarrer un modèle depuis la mémoire CPU et le swapper vers le GPU introduit une latence notable.
Variations selon l’empreinte du modèle : les modèles plus volumineux peuvent présenter un TTFT légèrement plus élevé.
Dépendance à des outils de support : bénéficier pleinement nécessite l’intégration avec des outils comme NVIDIA Run:ai.

Alternatives (comparaisons courtes)

| Approche | Latence | Utilisation GPU | Remarques |:---|:---|:---|:---| | Modèles “Always-on” (chauves-souris) | Latence quasi instantanée lorsque chargé | Utilisation élevée et coût élevés | Latence minimale mais coût élevé due à l’occupation constante |Swap mémoire GPU (hot-swapping) | TTFT de quelques secondes; peut descendre en deçà de 10 s | Flexibilité d’utilisation accrue | Réduit les coûts d’inactivité ; TTFT limité par PCI | Dans les tests, l’écosystème NVIDIA Run:ai peut réduire encore le TTFT dans les scénarios de montée à partir de zéro, indiquant que l’intégration avec des outils de gestion des workloads peut améliorer le compromis entre latence et coût.