Eine KI-Fabrik auf Kubernetes aufbauen

TL;DR

Der Aufbau einer KI-Fabrik auf Kubernetes erfordert eine effektive Nutzung von GPU-Ressourcen, um verschiedenen Teams sicheren und isolierten Zugang zu gewähren. Die Implementierung von Dynamic Resource Allocation (DRA) und geeigneten Isolationsmodellen ist entscheidend, um die Hardwareauslastung zu maximieren und gleichzeitig die Sicherheit zu gewährleisten.

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Eine KI-Fabrik ist mehr als nur ein Modell oder ein Cluster; sie stellt eine Sammlung von GPUs dar, auf die mehrere Teams gleichzeitig zugreifen können. In einer Unternehmensumgebung bedeutet dies, dass verschiedene Teams für Aufgaben wie Feinabstimmung, Inferenz und Evaluierung auf die gleiche Hardware zugreifen, während unterschiedliche Quoten, Richtlinien und Vertrauensgrenzen beachtet werden müssen. Die Herausforderung besteht darin, jedem Team einen sicheren und isolierten Zugang zu teuren Hardware-Ressourcen zu ermöglichen, ohne dass es zu Konflikten kommt.

Traditionell haben Plattformteams Entwicklerplattformen aufgebaut, wobei Kubernetes bereits ausgereifte Funktionen für Container , rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC), Autoskalierung und Richtlinien bietet. Ein zentrales Problem war jedoch die Verwaltung von Beschleunigern und die Trennung von Mandanten auf denselben Knoten. Um diese Lücke zu schließen, bietet das Cloud-Native-Ökosystem mittlerweile viele notwendige Komponenten.

Die Auslastung der Hardware ist der entscheidende Faktor für die Rentabilität der Investitionen in GPUs. Die Bewertung von GPU-Clouds erfolgt nicht nur anhand der maximalen Durchsatzrate, sondern auch unter Berücksichtigung von Sicherheit, Netzwerk, Speicher, Zuverlässigkeit und Support. Anbieter, die eine starke Isolation für Mandanten bieten, werden bevorzugt, während schwache Isolationsmodelle, wie das Zusammenlegen mehrerer Mandanten auf einem Cluster, als nachteilig gelten.

Zwei Hauptfaktoren tragen zu einer niedrigen Auslastung bei: das Ressourcenmodell und das Isolationsmodell. Im traditionellen Gerätetreibermodell fordert ein Pod eine gesamte GPU, selbst wenn nur ein geringer Teil davon genutzt wird. Mit der Einführung von Dynamic Resource Allocation (DRA) in Kubernetes 1.34 können Beschleuniger als komplexe Geräte mit Attributen und Topologie behandelt werden. Allerdings ermöglicht DRA nicht die Aufteilung einer GPU in Bruchteile; die Dichte muss über die darunterliegende Geräteebene erreicht werden. Um Teams voneinander zu trennen, setzen Plattformen häufig auf dedizierte Cluster oder GPU-Sets, was zwar sicher ist, aber die Hardwareauslastung stark einschränkt.

Die Lösung liegt nicht in einem neuen Modellserver, sondern in einem Stack, der die Zuweisung von Beschleunigern optimiert, sodass Kapazitäten weder ungenutzt bleiben noch unsicher sind, und der gleichzeitig eine effektive Isolation der Mandanten gewährleistet.

Technische Details/Implikationen

Der Aufbau einer KI-Fabrik erfordert die Integration mehrerer Schichten, die größtenteils [Kubernetes]-nativ oder Teil von CNCF-Projekten sind. Zu den wesentlichen Komponenten gehören:

• Hardware-Lebenszyklus: Tools wie Metal3 und Ironic zur Bereitstellung und Validierung von Bare-Metal-Servern.
• Cluster-Lebenszyklus: Cluster API und GitOps-Tools zur Erstellung und Versionierung von Clustern.
• Mandanten-Isolation: vCluster ermöglicht die Trennung von Teams auf derselben Hardware.
• GPU-Zuweisung: Technologien wie DRA und MIG zur effizienten Planung und Zuweisung von Beschleunigern.
• Netzwerk- und Datenspeicherlösungen: Cilium und CSI für die Datenpersistenz und den Datenaustausch zwischen GPUs.
• Überwachung: Prometheus und OpenTelemetry zur Überwachung der Auslastung und zur Fehlerdiagnose.

Fazit/Ausblick

Die Entwicklung einer KI-Fabrik auf Kubernetes bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihre GPU-Ressourcen effizient zu nutzen und gleichzeitig Sicherheit und Isolation für verschiedene Teams zu gewährleisten. Die fortschreitende Integration von Cloud-Native-Technologien wird diesen Prozess weiter optimieren und die Nutzung von KI-Anwendungen in Unternehmen vorantreiben.