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RoCE与InfiniBand在容器化AI推理部署中的对比.docx
资料介绍
RoCE与InfiniBand在容器化AI推理部署中的对比
引言
AI推理正从批量处理向在线服务演进，容器化和微服务化的部署模式成为主流。推理场景对网络延迟和吞吐的要求与训练有所不同，容器化环境也带来了额外的网络虚拟化开销。本文对比RoCE与InfiniBand在容器化AI推理部署中的适用性和性能表现。
容器化推理的通信特征
在线推理服务通过网络传输推理请求和响应数据，通常数据量较小但对延迟要求极高。首Token时延直接影响用户体验，要求网络端到端延迟控制在毫秒甚至亚毫秒级。在PD分离架构中，预填充节点与解码节点之间需要搬运KV Cache，涉及GB级数据的快速传输。
分布式推理场景中，张量并行和流水线并行等策略在容器化环境下同样需要高效的GPU间通信。多租户推理平台需要在共享的GPU基础设施上为不同租户提供隔离的推理服务，网络的性能隔离能力直接影响服务质量。
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| 30-RoCE与InfiniBand在容器化AI推理部署中的对比.docx | 38K |
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