AI iş yükleriniz için dinamik tahsis, multi-tenancy ve etkili autoscaling nasıl uygulanır?
Red Hat OpenShift AI’da GPUaaS İhtiyacı
Kurumların AI yatırımlarının büyümesiyle birlikte GPU ve hızlandırıcı donanımlar hem en kritik hem de en maliyetli bileşen hâline geldi. Ancak bu donanımların önemli bir kısmı, statik tahsis ve yetersiz iş yükü planlamaları nedeniyle uzun süreler boyunca idle kalarak ciddi bütçe israfına yol açıyor. Donanım yatırımının geri dönüşünü artırmaya odaklı bir operasyon modeli olan GPU-as-a-Service (GPUaaS) yaklaşımı bu sorunu çözmek için geliştirildi. GPUaaS, GPU’ların iş yükü talebine göre dinamik olarak tahsis edildiği ve kullanılmadığında çok hızlı şekilde geri kazanıldığı bir yapı sunuyor.
Red Hat OpenShift AI, Kubernetes temelli mimarisiyle bu modeli kurmak için ideal bir platform. Donanım provisioning’i yalnızca ilk adımdır; gerçek GPUaaS deneyimi, GPU’ların talebe göre otomatik ayrılıp otomatik geri kazanılmasıyla mümkün olur. Bunun için de multi-tenancy’nin iyi yönetilmesi gerekir. OpenShift AI üzerinde bu multi-tenancy düzenini yöneten Kueue (Kubernetes Elastic Unit Execution), paylaşımlı GPU kaynaklarını bölümlere ayırır, kotalarla denetler ve farklı ekipler arasında adil, öngörülebilir bir kaynak paylaşımı oluşturur. Bu yönetişim sağlandığında sıradaki temel ihtiyaç, AI iş yüklerinin talebine göre otomatik ölçeklenen bir autoscaling yapısını doğru şekilde tasarlamaktır.
AI İş Yüklerinin Entegrasyonu ve Autoscaling
Bir GPUaaS platformunun hedefi, yaygın AI framework’lerinin sorunsuz entegrasyonunu sağlamak ve kaynakları iş yükü talebine göre otomatik ölçeklendirmektir. OpenShift AI, inference, eğitim ve interaktif veri bilimi gibi yaygın iş yüklerinin tümünü platforma doğal olarak entegre edecek bir yapıya sahiptir. Büyük dil modelleri için KServe ve vLLM yüksek performanslı model sunumunu yönetirken; dağıtık eğitim senaryoları KubeFlow Training ve KubeRay gibi araçlarla kontrol edilir. Veri bilimcilerin çalıştığı Workbenches ortamı da Kueue ile entegre çalışır; GPU uygun olduğunda otomatik açılır, uygun olmadığında beklemeye alınır. Böylece gereksiz kaynak tüketimi en aza iner.
Kueue ile Kuyruk Yönetimi
Multi-tenant bir AI kümesinde karşılaşılan en büyük sorun, GPU taleplerinin oluşturduğu yoğunluk dalgalarını verimli şekilde yönetmektir. Kueue, Kubernetes’in doğal davranışı olan “kaynak yok → isteği reddet” mantığını değiştirerek talepleri akıllı bir bekleme kuyruğuna alır. Bu yaklaşım hem ekipler arasında kaynak adaletini sağlar hem de rastgele başarısız taleplerin önüne geçer. GPU işlerinin ardışık şekilde yönetilmesi sayesinde kümeyi tek bir ekibin monopolize etmesi engellenir ve iş yükleri öngörülebilir bir sırayla işlenir.
KEDA ile Etkili Autoscaling
GPUaaS modelinin ölçeklenebilirliğini sağlayan kritik bileşen KEDA (Kubernetes Event-Driven Autoscaling)’dır. Kueue ile entegre çalışan KEDA, GPU kuyruğunun uzunluğunu takip ederek talep artışını daha oluşmadan algılar ve GPU düğümlerinin proaktif şekilde genişletilmesini sağlar. Bu sayede kapasite baskısı oluşmadan yeni GPU’lar devreye girer ve performans korunurken maliyet etkinliği artırılır.
Benzer şekilde, scale-down süreci de tamamen otomatik işler. Bir iş yükü görevini tamamladığında Prometheus üzerinden yayılan “idle” metriği, KEDA tarafından algılanır ve o iş yükünün worker bileşenleri sıfır replika seviyesine indirilir. Inference tarafında KServe bileşenleri de idle dönemlerde aynı şekilde sıfırlanabilir. Böylece pahalı GPU node kaynakları boşa beklemeden geri kazanılır. Bu işlem sırasında Kueue’nun Workload nesnesi ve ayrılmış kotalar korunur; ekipler sonraki işleri için hazır kalır ve yeniden kuyruğa girme gecikmesi yaşamaz.
Gözlemlenebilirlik Tabanlı Optimizasyon
GPUaaS yapısında gerçek verimlilik ancak güçlü bir gözlemlenebilirlik katmanıyla sağlanabilir. OpenShift AI’ın yerleşik Prometheus/Grafana altyapısı, GPU kullanım oranlarını, sağlık bilgilerini, sıcaklık değerlerini ve kaynak dağılımını detaylı şekilde izleme olanağı sunar. Bu metrikler tenant’lara, projelere ve GPU bazına göre ayrıştırılabilir; böylece yöneticiler GPU kotalarını optimize eder, fair-sharing politikalarını günceller ve yatırımın geri dönüşünü sürekli değerlendirebilir. Observability katmanı, GPUaaS’ın gerçekten kurumsal ölçekte sürdürülebilir olmasını sağlayan temel unsurdur.
Özetleyecek olursak; OpenShift AI üzerinde inşa edilen GPUaaS modeli; dinamik GPU tahsisi sayesinde maliyetleri azaltır, Kueue’nun sağladığı multi-tenancy ile yönetişimi güçlendirir ve KEDA entegrasyonuyla tüm AI iş yükleri için ölçeklenebilir bir altyapı oluşturur. Red Hat OpenShift AI, kurumların pahalı ve çoğu zaman verimsiz kullanılan GPU donanımlarını yüksek verimlilikle çalışan, multi-tenant bir GPUaaS platformuna dönüştürmesini mümkün kılar. GPU yatırımlarını gerçekten ölçeklenebilir hâle getirmek isteyen kurumlar için OpenShift AI güçlü ve olgun bir çözüm sunar.
OpenShift AI’ı tüm özellikleriyle deneyimlemek için Quasys uzmanlarına info@quasys.com.tr üzerinden her zaman ulaşabilirsiniz.