无服务器GPU推理选项

虽然像Kubernetes这样的容器编排平台对GPU资源和伸缩提供了细致的控制，但管理这类集群会带来显著的运维负担。对于某些工作负载，一种日益流行的方法是采用提供GPU加速的无服务器计算平台。这种模式能实现自动伸缩和按使用量计费，无需管理底层服务器或虚拟机。

起初，标准的无服务器服务（如AWS Lambda或Google Cloud Functions）不适合扩散模型推理等高要求任务。其限制包括执行时间短、内存和存储受限，以及缺乏直接的GPU硬件访问。加载数GB的扩散模型并运行迭代采样过程常常超出这些限制。

然而，情况已有所发展。云服务提供商和专业平台现已提供能处理GPU工作负载的可行无服务器选项，与Kubernetes部署相比，它们带来了一系列不同的权衡。

无服务器GPU平台的类型

我们可以将无服务器GPU服务大致分为：

1. 带有无服务器选项的托管式机器学习推理服务： 像AWS SageMaker Serverless Inference这样的平台专门用于部署机器学习模型。它们抽象掉了大部分基础设施管理，并提供一个无服务器选项，您只需提供模型工件（通常是容器格式），服务就会处理资源调配、伸缩（包括缩减到零）和请求路由。配置通常涉及指定内存需求和预置并发设置，以管理冷启动。
2. 支持GPU的基于容器的无服务器平台： 诸如Google Cloud Run和Azure Container Apps等服务允许您部署标准容器镜像并在无服务器环境中运行它们。近期，这些平台已增加了将GPU附加到容器实例的支持。您可以将扩散模型和推理代码打包到容器中，指定所需的GPU类型和数量，平台会根据传入请求或其他指标管理伸缩。这比托管式机器学习服务提供更高的灵活性，但需要对容器环境进行更多配置。
3. 专业无服务器GPU提供商： 像Modal、Banana Development或RunPod Serverless这样的平台专门侧重于提供无服务器GPU计算，通常带有以开发者为中心的API和针对机器学习工作负载的优化。与主要的云服务提供商相比，它们可能提供专为加快冷启动或简化基于Python的部署工作流而定制的功能，可能直接集成模型加载优化。

扩散模型部署的优势

使用无服务器GPU推理具有以下几个潜在益处：

• 降低运维负担： 主要的吸引力在于无需管理Kubernetes集群、节点池、GPU驱动程序或操作系统补丁。平台会处理底层基础设施。
• 自动伸缩（包括缩减到零）： 平台会根据需求自动调整GPU实例的数量。对于流量波动大或不频繁的工作负载，能够缩减到零实例可以带来可观的成本节约，因为您只在推理请求被实际处理时付费。
• 简化部署流程： 对于某些平台而言，部署或更新模型可以比管理Kubernetes部署更简单，可能只涉及上传容器镜像或模型工件并配置端点。

挑战与考量

尽管有这些优势，但无服务器GPU推理也带来了一些重要挑战，特别是对于大型、计算密集型扩散模型而言：

冷启动

这可以说是最主要的障碍。当请求到来时，如果没有预热的实例可用，就会发生“冷启动”。平台需要完成以下步骤：

1. 调配计算实例。
2. 下载容器镜像（对于扩散模型来说可能达数GB）。
3. 初始化应用程序运行时。
4. 将大型扩散模型权重加载到GPU内存中。

整个过程，尤其是步骤4，可能需要几十秒到几分钟，这会给面向用户的同步应用程序带来不可接受的延迟。

图示了冷启动与热实例处理请求相比引入的延迟。加载大型扩散模型对这一延迟有重要影响。

存在缓解策略，例如：

• 预置并发（或最小实例数）： 始终保持一定数量的实例处于预热状态。这即使在空闲时也会产生费用，但能保证初始请求的低延迟。选择合适的数量对平衡成本和性能很重要。
• 平台特定优化： 一些专业平台采用优化过的基础镜像、分层存储以加快模型加载，或对初始化环境进行快照等技术。

执行时长限制

大多数无服务器平台都设有最大执行时间限制（例如，AWS Lambda为15分钟，Google Cloud Run最高达60分钟）。虽然简单的扩散推理可能符合这些限制，但复杂的提示、高分辨率输出或多阶段流程（如文本到图像后再进行放大）可能会超出这些限制。这通常需要采用异步处理模式。

规模化成本

虽然在低流量时缩减到零是具有成本效益的，但如果您的流量持续且水平较高，无服务器GPU定价（按GPU时间秒计费）可能比在Kubernetes集群中使用预留或竞价型GPU实例或专用虚拟机更昂贵。有必要根据预期工作负载模式进行仔细的成本分析。

图示性成本对比，展示了无服务器按使用量计费在极低利用率下可能更经济，但在更高、持续负载下可能比预留的预置实例更昂贵。预置并发为无服务器增加了固定的基本成本。实际成本因提供商、区域、GPU类型和使用模式而异。

有限的硬件选择与配置

与在Kubernetes集群中请求特定虚拟机实例类型（具有各种GPU型号、vCPU数量和RAM）相比，无服务器平台通常提供的GPU类型和配置选择更有限。针对最佳性价比精细调整硬件选择可能不太可行。

架构模式

考虑到冷启动和执行限制的挑战，用于扩散模型的无服务器GPU推理通常最适合异步任务：

1. API网关 + 队列 + 无服务器GPU： API端点（例如，使用AWS API Gateway或Google Cloud Functions/Endpoints）接收推理请求并将其放入消息队列（例如，SQS、Pub/Sub）中。无服务器GPU函数由队列上的消息触发，处理请求（生成图像），并存储结果（例如，在云存储中）。用户可以轮询结果或通过Webhook接收通知。这会将请求与长时间运行的生成过程解耦，并使冷启动对用户体验的影响减小。

使用消息队列将用户请求与可能长时间运行的无服务器GPU推理任务解耦的异步处理模式。

2. 混合方法： 使用无服务器函数处理轻量级API、请求验证或编排，但在单独的计算层（如带有竞价实例或专用虚拟机的Kubernetes集群）上触发推理作业，该层更适合持续、繁重的计算或需要无服务器环境中不可用的特定硬件。

评估总结

无服务器GPU平台为部署扩散模型提供了管理Kubernetes集群的一个吸引人的替代方案，特别是在运维简易性以及低流量或突发流量下的成本节约是主要目标时。然而，冷启动对延迟的重大影响、潜在的执行时间限制以及持续高负载下的成本考量都必须仔细评估。对于需要低延迟的面向用户应用程序，预置并发通常是必要的，这会抵消部分成本优势。异步处理模式通常是有效应对这些限制所必需的。无服务器GPU和容器编排之间的选择取决于对延迟容忍度、流量模式、模型复杂性、运维能力和预算的具体要求。