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RoCE与InfiniBand在面向AI的Serverless推理架构中的应用对比.docx
资料介绍
RoCE与InfiniBand在面向AI的Serverless推理架构中的应用对比
引言
Serverless架构正在从通用计算向AI推理扩展。Serverless推理允许用户按需调用推理API，无需管理底层GPU基础设施。这种架构对网络的弹性、冷启动速度和多租户隔离提出了新的要求。本章分析RoCE与InfiniBand在Serverless推理架构中的适用性。
Serverless推理的网络需求
Serverless推理的架构与传统推理有显著差异。函数级弹性要求网络能够快速响应推理函数的冷启动和弹性伸缩。多租户强隔离要求网络在硬件层面提供租户间流量隔离，防止恶意租户通过侧信道攻击窃取模型信息。请求的突发性和不可预测性要求网络能够快速吸收流量洪峰，避免因网络拥塞导致推理延迟增加。在计费方面，网络需要支持租户级别的精确计量和流量追踪。
InfiniBand在Serverless推理中的应用
InfiniBand在Serverless推理中的核心价值体现在多租户隔离方面。PKey隔离在硬件层面实现了租户间流量的完全隔离，满足最严格的安全合规要求。子网管理器可动态创建和删除PKey分区，与Serverless平台的弹性调度配合。InfiniBand在冷启动场景中的优势在于网络配置的快速生效。当新的推理容器启动时，子网管理器可在数毫秒内为其分配HCA VF并配置PKey，而RoCE需要更复杂的VLAN和ACL配置。InfiniBand在高并发场景中的稳定性保障了在多租户同时发起大量推理请求时不会出现性能大幅下降。
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| 76-RoCE与InfiniBand在面向AI的Serverless推理架构中的应用对比.docx | 37K |
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