Искусственный интеллект вступил в новую эру, аналогичную революции iPhone, признанной разработчиком NVIDIA Дженсеном Хуангом. Однако несмотря на ту мощь и возможности, которые предлагает современный ИИ, возникает серьезный вопрос — как обеспечить масштабирование его работы до миллиардов пользователей и автономных агентов при приемлемых затратах времени, ресурсов и энергии? Эта задача сегодня становится главной проблемой индустрии, так как существующие системы просто не справляются с распределением нагрузки и эксплуатационными издержками на таком уровне. Компания Google Cloud уже более десяти лет создаёт комплексную инфраструктуру для масштабируемого и доступного искусственного интеллекта, охватывающего весь мир. Этот масштабный проект объединяет десятки тысяч инженеров и сотни ответственных инициатив, чтобы обеспечить работоспособность и оптимальность ИИ-сервисов для самых разных сфер, таких как здравоохранение, образование и исследовательская деятельность. Основой новой архитектуры становится «церковь вычислений», в которую входят тщательно проработанные компоненты, каждый из которых отвечает за свою часть масштабируемости и эффективности.
В центре внимания находится GKE Inference Gateway — шлюз, оптимизированный для маршрутизации, безопасности и балансировки нагрузки специализированно для больших языковых моделей и агентных систем. Технология маршрутизации учитывает не только уровень загрузки процессоров и памяти, но и специфические метрики, важные для вывода моделей — такие как длина очереди запросов и использование кешей ключ-значение. Одним из принципиальных нововведений является использование адаптаций низкого ранга (LoRA), которые позволяют не создавать полную копию модели для каждой задачи, а при этом быстро и эффективно её донастраивать под конкретные пользовательские или бизнес-сложности. Это сравнимо с наличием универсального эксперта, обладающего фундаментальными знаниями, и небольших вспомогательных модулей, которые вносят специфические изменения. Данная технология в Google Cloud позволяет обслуживать сотни разновидностей настроенных моделей одновременно на общем аппаратном обеспечении, значительно снижая затраты и увеличивая производительность.
Технология кеширования ключ-значение помогает ускорять генерацию текста, повторно используя вычисленные тензоры предшествующих токенов, устраняя необходимость их пересчёта с нуля для каждого нового слова. Рациональное распределение запросов по состоянию кеша на разных серверах обеспечивает более равномерную загрузку и стабильное время ожидания первого ответа от модели. Глобальная инфраструктура Google Cloud предоставляет мощную сеть Anycast с единственным IP-адресом, по которому запрос пользователя автоматически перенаправляется на ближайший сетевой узел, что существенно сокращает задержки. При этом система балансирует нагрузку между 42 облачными регионами, выбирая не просто близлежащий, а наиболее подходящий по ресурсам и загрузке дата-центр. Пользователи Google Kubernetes Engine (GKE) получают доступ к инновационной функции — кастомным вычислительным классам.
Эта технология позволяет виртуализировать и иерархически упорядочить различные типы аппаратных ускорителей и их ценовые модели, обеспечивая приоритетное использование резервируемых мощностей и возможность переключения на более дешёвые или спотовые вычислительные ресурсы в случае необходимости. Автоматические системы масштабирования нацелены на максимальную эффективность использования такого гибкого пула ресурсов. Набор средств наблюдаемости Google Cloud предоставляет операторам и разработчикам детальную аналитику по загрузке и производительности графических процессоров и тензорных процессоров, включая динамическую визуализацию параметров работы и предупреждение об узких местах или сбоях. Дополнительные возможности открывает TPU Monitoring Library — специализированный инструмент для глубокого мониторинга специфики TPU-чипов. Одним из ключевых активов является использование кастомных тензорных процессоров (TPU), разработанных Google с нуля специально для задач машинного обучения на крупномасштабных данных.
Несмотря на то, что один чип TPU по отдельности может уступать современным графическим картам, уникальная архитектура и сверхбыстрые межчиповые соединения обеспечивают колоссальную общую производительность и масштабируемость, которая просто недостижима на классических GPU. Высокая пропускная способность внутренней сети TPU и умные алгоритмы управления потоками данных позволяют полностью загружать вычислительные ядра и минимизировать накладные расходы. Платформа vLLM, представляющая собой мощный и открытый движок для вывода моделей, отлично интегрируется с Kubernetes и поддерживает работу как на TPUs, так и на GPU, обеспечивая гибкость выбора аппаратного уровня для оптимальной производительности и стоимости. Внедрение распределённого вывода с llm-d — нового программного слоя — дополнительно повышает эффективность, позволяя выполнять предварительные вычисления и декодирование в отдельных компонентах, что уменьшает задержки и упрощает масштабирование. Важным аспектом, способствующим экономии ресурсов и удобству эксплуатации, является принятое в Google облачно-децентрализованное проектирование по принципам максимального разъединения компонентов.
Это даёт возможность независимого обновления и масштабирования отдельных частей инфраструктуры без риска влияния на общую стабильность. Для разработчиков и компаний, заинтересованных в построении надежных и масштабируемых ИИ-сервисов, Google предоставляет готовую ссылочную архитектуру для организации вывода моделей на GKE. Этот детальный набор рекомендаций охватывает этапы развёртывания, автоматизации, управления версиями и мониторинга, что позволяет существенно сократить время выхода в продуктив и добиться оптимального соотношения производительности и затрат. Таким образом, масштабирование ИИ до миллиардов пользователей и агентов — это комплексный вызов, требующий интеграции продвинутого аппаратного обеспечения, интеллектуальных сетевых решений и современных открытых программных технологий. Google Cloud, объединив все эти направления, создал мощную платформу, способную выдержать нагрузку стремительно растущего спроса на генеративный и агентный ИИ.
Сегодня уже есть все инструменты для того, чтобы стартапы, разработчики и крупные организации могли создавать мощные, отзывчивые и гибкие ИИ-продукты, служащие миллиардам пользователей по всему миру. Будущее масштабного искусственного интеллекта наступило, и оно строится на помнящей десятилетия зрелости инфраструктуре Google Cloud с её инновациями в области распределённого вывода, управления ресурсами и аппаратной оптимизации. Погружение в технологии GKE Inference Gateway, vLLM и llm-d открывает перед инженерами и исследователями новые горизонты для создания эффективных и экономичных приложений, способных к масштабированию без потери качества. Это позволяет с уверенностью смотреть в будущее, где искусственный интеллект станет неотъемлемым спутником для миллиардов агентов и пользователей во всех уголках планеты.
