AIBrix 是一个基于 Kubernetes 的企业级推理系统项目,旨在解决大模型在生产环境中部署和运行的系统挑战。它通过优化资源调度、自适应扩缩容、缓存感知路由以及异构计算管理等多项能力,为企业级大模型的大规模部署提供高效、低成本、可扩展的解决方案。
项目背景与设计理念
大模型推理引入了许多独特的系统挑战,如 GPU 弹性伸缩指标的非线性问题、长尾模型和精调模型流量过低的问题、多机推理时的角色编排以及 GPU 卡型的异构管理等。这些挑战对易用性和成本控制提出了更高要求。因此,AIBrix 通过从推理引擎到底层基础设施进行全栈系统设计,来真正让大模型在生产环境中长期稳定且高效地运行。
设计理念
AIBrix 的核心理念在于通过“引擎层”与“系统层”的紧密协同,搭建一个轻量化、云原生的方案。具体而言,它将部分通用的引擎功能卸载到系统层面进行管理,并对模型推理常用能力进行封装,向外提供统一的引擎接口层。这种模式能够在大规模场景下同时兼顾性能、成本和易用性,帮助企业级大模型部署实现更高的弹性和可控性。
系统架构
AIBrix 包含控制平面组件与数据平面组件,并完全基于 Kubernetes 进行开发,采用完整的云原生设计来确保系统的可扩展性、可靠性以及资源效率。控制平面组件主要负责管理模型元数据注册、自动扩缩容、模型适配器注册,并执行各种策略。数据平面组件则提供可配置的请求派发、调度与推理服务能力,实现灵活且高性能的模型推理执行。
版本迭代
- AIBrix v0.1.0:主要针对 Serverless 场景进行了一系列优化,着重解决冷启动、弹性伸缩和高密度部署的问题。
- AIBrix v0.2.0:聚焦于分布式与解耦化,通过多机推理、KV-Cache 管理以及异构计算管理等特性,让大模型的规模化部署更加高效可控。
关键特性
- 冷启动与模型加载优化:通过 GPU 流式加载方案,支持在 Tensor 层面更细粒度地控制下载速度和顺序,为开发者提供灵活的组合策略。
- 高密度模型部署:对于精调模型(如 LoRA),实现高密度部署是释放其竞争力的关键。
- 分布式编排和多机推理:采用 Ray 来编排分布式推理任务,实现较为稳定的分布式推理方案。
- KV Cache 组件管理:通过分布式 KV 缓存来应对 Prefix/Session Cache、P&D Disaggregation、跨机请求迁移等场景中的挑战。
- 异构计算与成本优化:通过 Profiling + ILP (整数线性规划)的组合,找到成本最优的机型分配和部署方案。
- 故障诊断与模拟工具:提供自动化故障检测和故障模拟工具,帮助用户在影响负载之前识别性能问题,并测试和构建高容错能力的 AI 系统。
AIBrix On VKE
火山引擎容器服务已实现了 AIBrix 的组件化接入,在一系列 GenAI 场景下的基准测试中,弹性伸缩性能与 token 吞吐量提升超 10%,LoRA 应用成本最高降低 4.7 倍,模型加载提速可超 50%。
未来展望
AIBrix 由字节跳动开源,现在正在开源社区的支持下成为一个完全开源的项目。未来,AIBrix 希望通过开放、协作的方法塑造 AI-Infra 的未来,持续将顶尖学术研究和行业内的生产级实践结合起来。