Hello folks，我是 Luga，今天我們來聊一下人工智能應用場景 - 構建高效、靈活的計算架構的 GPU 內存交換機技術。

眾所周知，LLMs 雖然在諸多任務中表現出色，但其龐大的模型體積和復雜的計算需求，使得高效利用 GPU 資源成為一大難題。

尤其是在高并發場景下，如何快速加載和卸載模型，避免 GPU 閑置，成為影響推理性能和成本的關鍵因素...

一、GPU 設備資源調度的當前現狀與困境

隨著AI 產業的持續落地，越來越多的公司開始將大型語言模型（LLMs）部署到生產環境，并確保能夠大規模服務于用戶。

然而，與此同時，企業卻面臨著一個極為嚴峻的挑戰：如何在保障高負載期間提供快速響應的同時，確保 GPU 資源的使用高效，從而有效控制成本。在這種情況下，企業通常需要在兩種策略之間做出艱難的權衡選擇：

策略一：過度配置以應對流量高峰

在這種策略下，企業為了應對可能出現的流量高峰，會提前部署大量配備 GPU 的副本。這些副本能夠確保在流量激增時，系統能夠快速響應，保持穩定的服務質量，避免任何服務中斷。雖然這種方法在短期內能夠保障系統性能，防止因資源不足導致的故障或延遲，但也帶來了一些明顯的劣勢。

最為顯著的是，這些 GPU 資源在大部分時間內會處于閑置狀態，導致硬件資源的大量浪費。企業不得不為這些空閑的計算資源支付高昂的費用，造成了資金的嚴重浪費，極大地消耗了預算。因此，這種策略雖然能夠保障性能，卻由于過度配置資源而帶來了高昂的運營成本。

策略二：動態調整資源的零點擴容

為了避免前述策略中的資源浪費，一些企業采取了積極的零點擴容策略。這種方法通過動態調整計算資源，依據實際流量需求來優化 GPU 的分配。通過實時監控和快速響應，這種策略旨在根據實時負載來增加或減少計算資源，從而避免資源閑置的浪費。理論上，這種方法能夠降低成本，確保資源的高效利用。

然而，零點擴容的策略也存在一定的風險，特別是在流量的突發波動期間。由于資源的動態調整無法及時跟上流量的激增，用戶可能會面臨長時間的延遲，甚至在極端情況下可能會出現服務不可用的情況。延遲的增加不僅會影響用戶體驗，還可能導致用戶的流失，進而影響企業的聲譽和品牌價值。因此，盡管這種策略能有效節省資源和成本，但在高負載時，它往往會犧牲用戶體驗，導致性能下降。

這兩種策略各有利弊，企業面臨的核心挑戰就是如何在性能和成本之間找到最佳的平衡點。

策略一雖然確保了在高負載時服務的連續性和快速響應，但卻導致了硬件資源的大量浪費和高額的運營成本；

而策略二雖然能夠有效節省計算資源和運營成本，但可能在突發流量高峰時導致性能的下降，影響用戶體驗。這種權衡問題正是大規模部署 LLMs 時，尤其是在面對高并發和突發流量場景時，企業必須解決的核心難題。

那么，如何破局？...

二、何為 Model Hot Swapping 技術？

作為一項創新技術，旨在進一步拓展 GPU 在推理工作負載中的利用率， Run:ai 的 GPU 內存交換，又稱“模型熱交換（Model Hot Swapping）” 便應運而生，以解決上述痛點。

Model Hot Swapping 技術旨在解決大規模部署大型語言模型（LLMs）時所面臨的一個重大挑戰，特別是在高負載、高并發的生產環境中。傳統的 GPU 內存管理方法往往要求在模型加載和切換時進行重啟或重新初始化，這不僅會浪費大量時間，還會導致資源閑置和推理延遲。

而 Model Hot Swapping 技術則通過允許在 GPU 內存中動態加載和卸載不同的模型，完全避免了這些問題。在此技術的加持下，GPU 能夠在無需重啟的情況下，根據具體的推理請求，實時地加載所需的模型，并立即開始推理任務。推理完成后，模型會被卸載，釋放 GPU 內存空間，為其他模型的加載提供足夠的資源。

在實際的場景中，Model Hot Swapping 技術優勢主要體現在如下幾個方面：

1. 極大地提高 GPU 利用率

通過動態加載和卸載模型，GPU 始終保持在工作狀態，避免了因模型加載和切換導致的 GPU 資源閑置。傳統的靜態模型加載方式往往使得 GPU 在某些時刻空閑，浪費了寶貴的計算資源。而通過這種技術，GPU 的計算能力被充分調動，確保其始終處于高效運行狀態。

2. 顯著降低推理延遲

基于此技術，模型可以迅速加載并立即開始推理，極大地減少了因模型加載過程而產生的延遲。對于需要快速響應的應用場景，推理延遲的降低直接提升了系統的響應速度和用戶體驗，尤其是在面對大量并發請求時，能夠提供更加流暢和即時的服務。

3. 有效降低部署成本

由于 GPU 資源得到了更高效的利用，企業不再需要為每個模型準備大量的獨立 GPU 設備。這種動態調度模型的方式顯著減少了所需的 GPU 數量，進而降低了硬件采購和運維成本。此外，減少了 GPU 空閑的時間，也進一步降低了能源消耗和運維費用。

三、為什么需要 Model Hot Swapping 技術？

Model Hot Swapping（模型熱交換）的引入，為模型服務中的資源管理帶來了一種更具活力的動態方式，允許多個模型共享同一組 GPU，即便它們的總內存需求超過了可用的 GPU 容量。其核心運作方式如下：

• 動態內存卸載： 在特定時間段內沒有接收到任何請求的模型，將不再持續占用 GPU 內存。它們會被交換到 CPU 內存中，以釋放寶貴的 GPU 資源。
• 快速激活： 當接收到新的請求時，所需的模型會以極小的延遲被迅速交換回 GPU 內存，并立即投入運行。
• 更多模型副本，更少硬件投入： 模型熱交換技術支持多個模型共享相同的硬件資源，從而顯著減少了“常駐運行”的機器數量，同時又不會影響響應速度。此外，由于服務器（即 CPU 進程）即使在 GPU 部分被交換出去時仍然保持活動狀態，因此當需要重新激活某個模型副本時，可以快速完成，因為服務器已經初始化。

通過模型熱交換，企業能夠高效地處理不可預測的工作負載，同時避免因過度配置硬件而造成的資源浪費。這意味著企業可以在保障服務性能的前提下，大幅降低硬件成本和運營成本，從而實現更高效、更經濟的 LLM 部署。

來一些對比測試數據，具體可參考如下：

Model Hot Swapping（模型熱交換）內存交換技術為企業在部署大型語言模型（LLMs）時提供了一種創新的解決方案，成功在性能和成本之間找到了理想的平衡點。該技術通過優化模型加載和內存管理，將模型加載時間（TTFT，Time to First Token）縮短至僅幾秒鐘，顯著提升了系統的響應速度。這種方法使企業能夠將更多的工作負載整合到更少的 GPU 上，同時保持嚴格的服務水平協議（SLAs），確保系統的高效性和可靠性。

與傳統的始終保持“溫暖”狀態的常駐模型相比，Model Hot Swapping 技術在僅犧牲少量延遲的情況下，實現了顯著的成本節約。通過動態加載和卸載模型，企業可以避免在低負載時期維持大量閑置的 GPU 資源，從而大幅降低硬件成本和能源消耗。

盡管 Model Hot Swapping 技術涉及模型的動態加載和卸載，但其優化的內存交換機制確保了模型加載時間（TTFT）被控制在幾秒鐘內。這使得系統能夠在高負載時期依然保持快速的響應速度，滿足用戶對低延遲的需求。

綜上所述，Model Hot Swapping 內存交換技術為企業提供了一種智能、高效的模型部署解決方案，成功在性能和成本之間實現了最優平衡。通過動態加載和智能內存管理，企業可以在保持嚴格服務水平協議（SLAs）的同時，顯著降低硬件成本和資源浪費。借助 GPU 內存交換技術，企業能夠更智能地部署資源，而非簡單地堆疊硬件，從而在滿足用戶期望的響應速度的同時，實現成本效益的。

Reference ：

• [1] https://forums.developer.nvidia.com/
• [2] https://www.run.ai/