AI, ML & MLOps•HPE ProLiant DL380a Gen11 & NVIDIA H200 NVL
زیرساخت پردازش هوش مصنوعی و MLOps در مقیاس Enterprise
استقرار و بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی واستقرار زیرساخت GPU برای AI و LLM با استفاده از NVLink و RoCE، با تمرکز بر Performance و بهینه‌سازی Training و Inference.
معماری و دستاوردهای کلیدی
- ✓طراحی کلاسترهای GPU-Dense مبتنی بر سرورهای قدرتمند HPE ProLiant Gen11 و مدیریت منابع از طریق NVIDIA GPU Operator و سایر روش‌ها
- ✓تخصیص، اشتراک‌گذاری و ایزوله‌سازی منابع GPUهای NVIDIA H100/H200 با بهره‌گیری از فناوری‌های NVIDIA MIG برای ایجاد ایزولیشن سخت‌افزاری و قابل‌پیش‌بینی در بارهای کاری حساس، و استفاده از GPU Time-Slicing برای اشتراک‌گذاری بهینه منابع میان محیط‌های توسعه و بارهای کاری کم‌مصرف. همچنین، با بهره‌گیری از KServe و Knative و Runtimeهایی مانند vLLM، امکان بهینه‌سازی مصرف حافظه GPU و استقرار چابک مدل‌های LLM از طریق تنظیماتی مانند max-model-len و gpu-memory-utilization فراهم می‌شود.
- ✓همگام‌سازی فوق‌سریع مموری با پل‌های ارتباطی NVLink و شبکه‌های RoCE
- ✓یکپارچه‌سازی لایه‌ی MLOps شامل Model Registry (MLflow)، Feature Store و سروینگ مقیاس‌پذیر با KServe و vLLM روی کوبرنتیز
فناوری‌ها و پشته‌های فنی
NVIDIA MIGvLLMKServeNVLinkMLflowRoCEKubernetes
متریک‌های معماری و دستاوردها (Evidence & Outcomes)
با پیاده‌سازی معماری فوق برای پلتفرم‌های پردازش زبان طبیعی، نتایج ملموس زیر در لایه پروداکشن به دست آمده است:
- بهینه‌سازی منابع گرافیکی (GPU Utilization): افزایش نرخ بهره‌وری از متوسط ۲۵٪ به بالای ۸۰٪ با استفاده ترکیبی از MIG و Time-Slicing مبتنی بر Scheduler هوشمند کوبرنتیز.
- کاهش Latency در Inference: رسیدن به تاخیر کمتر از 50ms در پردازش همزمان ۵۰۰+ درخواست روی مدل‌های Llama-3 با معماری Tensor Parallelism و vLLM.
- زمان استقرار مدل (Deployment Time): کاهش زمان انتقال مدل از محیط Staging به Production از چندین روز به کمتر از ۱۰ دقیقه از طریق پایپ‌لاین‌های CI/CD اتوماتیک.
برای پیاده‌سازی چنین مقیاس و معماری در سازمان خود با تیم SRE شرکت اکباتان مشورت کنید.
سایر تجربیات و مقیاس‌های مهندسی اکباتان
3 Tbps Peak Traffic Architecture
مشاهده جزئیات ←شبکه توزیع محتوا (CDN) و مهندسی Edge در مقیاس ترابیت
Multi-Petabyte Object, File & Block Storage
مشاهده جزئیات ←سیستم‌های ذخیره‌سازی توزیع‌شده Ceph
40+ Nodes Clusters (StarRocks, ClickHouse & Elasticsearch)
مشاهده جزئیات ←