#opg $OPG 以前は、最も速いOpenGradientノードはユーザーに最も近いものだと思っていました。
しかし、あるリクエストが意外な理由でレイテンシの目標を逃したのを見てから考え方が変わりました。
スケジューラーは最も近い推論ノードを選びましたが、そのノードはモデルをロードする必要がありました。一方、さらに遠くにある別のノードはすでにウォームアップしていてアイドル状態でした。
短いネットワークパスが遅い実行パスになってしまったのです。
この観察が、ノード配置に対する私の考え方を変えました。
見るほどに、これは地理的な問題ではなく、調整の問題のように感じます。距離は重要ですが、モデルの準備状態、キューの圧力、GPUの可用性、バックアップノードが実際に独立しているかどうかも重要です。
ネットワークは地図上で分散しているように見えても、その下には同じ隠れた依存関係を共有していることがあります。
私にとって際立っているのは、ユーザーはノード数を経験しているわけではないということです。彼らは遅延、障害、信頼性を経験しているのです。
だから、次のOpenGradientノードがどこに現れるかということが本当の質問ではないのかもしれません。
おそらく、それらがユーザーが実際に感じるボトルネックを減らすかどうかということです。
グローバルAIネットワークにとって、より重要なのは低レイテンシか、それとも真の障害独立性なのか?
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