【向阳】基于eBPF和Agent构建LLM训练推理优化体系

近日，向阳云杉网络发布了一份题为《基于eBPF和Agent构建LLM训练推理优化体系》的行业研究报告。该报告深入探讨了大型语言模型（LLM）在训练和推理过程中面临的效率挑战，并提出了利用eBPF和Agent技术构建的优化体系，旨在提升训练和推理的效率。报告详细分析了训练时间长、模型参数大、GPU利用率低等问题，并提出了通过eBPF实现零侵扰可观测性的方法，以及通过Agent技术自动优化ML代码的实践。这份报告不仅提供了对当前AI训练和推理挑战的深刻洞察，还提出了具体的技术解决方案，对于AI领域的研究者和实践者来说，其中包含了许多宝贵的信息和建议。

在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的训练和推理效率一直是研究的热点。随着模型参数的爆炸性增长，训练和推理过程中的开销变得巨大，效率问题日益凸显。报告《基于eBPF和Agent构建LLM训练推理优化体系》深入探讨了这一挑战，并提出了基于eBPF和Agent的解决方案。

LLM的训练不仅时间长，而且效率低下。例如，GPT-4和Llama-3.1模型的训练分别需要25K和16K的GPU，而它们的GPU利用率仅为32%~43%。这意味着大量的计算资源被浪费。此外，GPU的年化故障率高达6%~11%，这进一步增加了训练的不稳定性。

在代码层面，训练低效的主要原因包括网络传输、计算效率和显存拷贝。这些因素共同导致了GPU利用率的低下。为了解决这些问题，我们需要持续观测和优化训练任务。

LLM的推理同样面临挑战。随着模型大小的增加，推理时延和显存消耗也随之增加。例如，Llama 8B模型的FP32推理需要36GB的显存，而405B模型则需要1.48TB。这不仅对硬件提出了更高的要求，也增加了推理的复杂性。

为了排查LLM推理显存消耗的挑战，我们需要从应用层到在线LLM推理服务层进行深入分析。这包括API网关、Prompts、vLLM、PyTorch等组件。在这个过程中，我们发现GPU的数量既不能太少也不能太多，因为它们会影响模型参数的加载和通信复杂性。

在从大模型到小模型的转变中，消费级GPU和CPU的协同变得尤为重要。这不仅可以加速模型训练，还可以提高资源利用率。AI训练和推理的可观测性需求也在不断增长，这要求我们对Host、Dev、Span等组件进行深入监控。

传统解决方案和工具在面对这些挑战时存在诸多问题。例如，DCGM Prometheus Exporter只能发现故障，而不能优化性能。GPU的Nvidia Nsight和PyTorch Profiler需要手工精心打造，插桩和开销较大。RDMA网络的性能黑盒问题也亟待解决。

eBPF提供了一种零侵扰的可观测性解决方案。它能够捕获进程事件、文件事件、性能事件等，实现全栈监控。使用eBPF的优势在于无需修改代码，实现全栈监控。业内已经有不少探索，如Meta的eBPF GPU Profiling和华为的eBPF Tracing + ROS2。

然而，使用eBPF实现持续剖析和分布式追踪的技术挑战依然存在。如何合并Python Stack和C/C++ Stack，以及如何实现显存申请和使用的量计算，都是需要解决的问题。

在实践方面，DeepFlow中的eBPF AutoProfiling提供了全栈剖析和追踪的能力。它能够实现Compute Profiling、HBM Profiling、COMM Profiling和Distributed Tracing，从而全面监控AI应用的性能。

探索方面，报告提出了利用LLM Agent自动优化ML代码的可能性。这不仅可以提高代码的效率，还可以减少人工干预，实现自动化优化。

总之，报告《基于eBPF和Agent构建LLM训练推理优化体系》为我们提供了一种全新的视角来看待LLM训练和推理的效率问题。通过eBPF和Agent技术，我们可以实现零侵扰的全栈可观测性，从而更好地优化AI应用的性能。这篇文章的灵感来自于这份报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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