Какие преимущества и вызовы связаны с распределенным инференсом на нескольких GPU?

Некоторые преимущества распределённого инференса на нескольких GPU:

• Масштабируемость. github.com habr.com Можно увеличивать вычислительные ресурсы, добавляя новые GPU. github.com habr.com
• Экономия. github.com habr.com Использование нескольких менее мощных видеокарт вместо одной мощной позволяет снизить затраты на оборудование. github.com
• Гибкость. github.com habr.com Архитектура легко адаптируется под разные задачи и модели. github.com habr.com
• Глобальная доступность и снижение задержек. blogs.aethir.com Доступ к глобальной сети GPU-кластеров позволяет запускать ИИ-нагрузки ближе к пользователям или источникам данных. blogs.aethir.com

Некоторые вызовы, связанные с распределённым инференсом на нескольких GPU:

• Управление нагрузкой. github.com habr.com Необходимо эффективно управлять распределением данных и вычислений между GPU, чтобы избежать узких мест в производительности. github.com habr.com
• Сложность настройки. github.com habr.com Настройка распределённого инференса требует внимательности к деталям, например правильного использования vLLM для синхронизации данных между устройствами. github.com habr.com