AI 场景下，函数计算 GPU 实例模型存储最佳实践-编程知识

AI 场景下，函数计算 GPU 实例模型存储最佳实践

news/2025/2/6 17:22:39/文章来源:https://www.cnblogs.com/alisystemsoftware/p/18701425

作者：有松

当前，函数计算 FC 已被广泛应用在各种 AI 场景下，函数计算支持通过使用容器镜像部署 AI 推理应用，并且提供多种选项来访问训练好的模型。为了帮助开发者高效地在函数计算上部署 AI 推理应用，并快速解决不同场景下的模型存储选型问题，本文将对函数计算的 GPU 模型存储的优缺点及适用场景进行对比分析， 以期为您的模型存储决策提供帮助。

背景信息

函数的存储选型请见：存储选型 [ 1] 。其中，适宜用作 GPU 模型存储的有以下 2 种。

文件存储 NAS [ 2]
对象存储 OSS [ 3]

除此之外，GPU 函数使用自定义容器镜像部署业务，因此还可以将模型文件直接放置到容器镜像中。

每种方法都有其独特的应用场景和技术特点，选择模型存储方式时应当考虑具体需求、执行环境以及团队的工作流程。通过灵活运用这些策略，达到模型存储在效率和成本上的平衡。

模型随容器镜像分发

将训练好的模型和相关应用代码一起打包在容器镜像中，模型文件随容器镜像分发，这是最直接的方法之一。

优缺点

优点：

便利性：创建好镜像后，可以直接运行它进行推理而无需额外配置。
一致性：确保每个环境中的模型版本都是一致的，减少了由于不同环境中模型版本差异导致的问题。

缺点：

镜像体积：镜像可能会非常大，特别是对于大尺寸模型。
更新耗时：每次模型更新时都需要重新构建和分发镜像，这可能是一个耗时的过程。

说明

为了提升函数实例的冷启动速度，平台会对容器镜像进行预处理。如果镜像尺寸过大，一方面可能会超出平台对镜像大小的约束，另一方面也会导致镜像加速预处理所需时间的延长。

关于平台镜像大小限制，请参见 GPU 镜像大小限制是多少？ [ 4]
关于镜像预处理和函数状态的信息，请参见自定义镜像函数状态及调用 [ 5] 。

使用场景

模型尺寸相对较小，例如百兆字节左右。
模型变更频率较低，可以考虑将模型打包在容器镜像中。

如果您的模型文件较大、迭代频繁或随镜像发布时超过平台镜像大小限制，建议模型与镜像分离。

模型放在 NAS 文件存储

函数计算平台支持将 NAS 文件系统挂载到函数实例指定目录上，应用通过访问 NAS 挂载点目录实现模型文件加载。

优缺点

优点：

兼容性：相比 FUSE 类文件系统，NAS 提供的 POSIX 文件接口较完整和成熟，因此应用兼容性较好。
容量：NAS 提供 PiB 级存储容量。

缺点：

依赖 VPC 网络：一方面，需要为函数配置 VPC 访问通道才能访问 NAS 挂载点，在配置时涉及的云产品权限点相对较多；另一方面，函数实例冷启动时，平台为实例建立 VPC 访问通道会产生秒级的耗时。
内容管理方式较单一：NAS 文件系统需要挂载才能使用，相对单一，需要建立相应的业务流程将模型文件分发到 NAS 实例上。
不支持双活和多 AZ，详情请见 NAS 常见问题 [ 6] 。

说明

在大量容器同时启动加载模型的场景下，容易触及 NAS 的带宽瓶颈，导致实例启动耗时增加，甚至因超时而失败。例如，定时 HPA 批量启动预留 GPU 实例、突发流量触发大量按需 GPU 实例的创建。

可以从控制台查看 NAS 性能监控（读吞吐）。
可以通过向 NAS 增加数据量的方式来提升 NAS 读写吞吐量。

采用 NAS 来存储模型文件，建议选用通用型 NAS 中的“性能型”，其主要原因在于该类型 NAS 可以提供较高的初始读带宽，约 600MB/s，详情请参见通用型 NAS。

使用场景

在按量 GPU 使用场景下，需要极速的启动性能。

模型放在 OSS 对象存储

函数计算平台支持将对象存储 OSS Bucket 挂载到函数实例的指定目录，应用程序可以直接从 OSS 挂载点加载模型。

优点

带宽：OSS 的带宽上限较高，相比 NAS 不易出现函数实例间带宽争抢现象，详情请见 OSS 使用限制及性能指标 [ 7] 。与此同时，还可以通过开通 OSS 加速器 [ 8] 获得更高的吞吐能力。
管理方法多样：
- 提供控制台、开放 API 等访问通道。
- 提供多种本地可用的对象存储管理工具，请参考 OSS 常用工具 [ 9] 。
- 可使用 OSS 跨区域复制 [ 10] 功能进行模型同步与管理。
配置简单：相比 NAS 文件系统，函数实例挂载 OSS Bucket 无需打通 VPC，即配即用。
成本：相比 NAS，一般来说 OSS 成本更优。

说明

从实现原理上，OSS 挂载使用 FUSE 用户态文件系统机制实现。应用访问 OSS 挂载点上的文件时，平台最终将其转换为 OSS API 调用实现对数据的访问。因此 OSS 挂载还有以下特征：

其工作在用户态，会占用函数实例的资源配额，如 CPU、内存、临时存储等，因此建议在较大规格的 GPU 实例下使用。
数据的访问使用 OSS API，其吞吐和时延最终受限于 OSS API 服务，因此更适合访问数量较少的大文件（如模型加载场景），不宜用于访问大量小文件。
当前的实现还无法使能系统的 PageCache，相比 NAS 文件系统，这意味着单个实例内应用如果需要多次访问同一个模型文件，无法用到 PageCache 加速效果。

使用场景

大量实例并行加载模型，需要更高存储吞吐能力避免实例间带宽不足的情况。
需要本地冗余，或者多地域部署的场景。
访问数量较少的大文件（比如模型加载场景）。

总结对比

基于以上对比，根据 FC GPU 的不同使用模式、不同容器并发启动数量、不同模型管理需求等维度，FC GPU 上模型存储的最佳实践如下：

在按量 GPU 使用场景下，由于需要极速的启动性能，推荐使用【通用 NAS-性能型】。
在闲置 GPU 使用场景下，由于容器启动耗时不敏感，推荐使用【oss】。
在大并发GPU容器同时启动使用场景下，为了避免 NAS 的单点带宽瓶颈，推荐【oss accl】。
在多地域单元化部署使用场景下，为了减少模型管理复杂度与跨域同步难度，推荐【oss、oss accl】。

测试数据

我们通过对 Stable Diffusion 模型切换耗时的测量，对比了不同模型存储方法的性能差异。本次测试的选取的模型和模型尺寸大小如下表。

第 1 次模型切换耗时（单位：秒）

第 2 次模型切换耗时（单位：秒）

测试结论如下：

PageCache 使能。在这个场景中，Stable Diffusion 第一次加载模型时，会读取模型文件两次，其中一次用于计算模型文件的哈希值。后续触发模型加载时，则只读取模型文件一次。第一次访问 NAS 挂载点上的文件时，会在内核填充相应的 PageCache，从而加速第二次访问。访问 OSS 挂载点不具备使能 PageCache 的特性。
影响耗时的其他因素。除了存储介质本身，模型加载耗时还与应用本身的实现细节相关，如应用本身的吞吐能力，读取模型文件时的 IO 模式（顺序读取、随机读取）。

相关链接：

[1] 存储选型

https://www.alibabacloud.com/help/zh/functioncompute/fc-3-0/product-overview/selection-of-function-storage

[2] 文件存储 NAS

https://www.alibabacloud.com/help/zh/functioncompute/fc-3-0/user-guide/configure-a-nas-file-system-1

[3] 对象存储 OSS

https://www.alibabacloud.com/help/zh/functioncompute/fc-3-0/user-guide/configure-an-oss-file-system-1

[4] GPU 镜像大小限制是多少？

https://www.alibabacloud.com/help/zh/functioncompute/fc-3-0/support/faq-about-gpu-accelerated-instances-1?spm=a2c63.p38356.help-menu-search-2508973.d_9#section-wzb-j8z-3cp

[5] 自定义镜像函数状态及调用

https://www.alibabacloud.com/help/zh/functioncompute/fc-3-0/user-guide/states-of-custom-container-functions

[6] NAS 常见问题

https://www.alibabacloud.com/help/zh/nas/product-overview/faq-2#section-uru-2sy-5hd

[7] OSS 使用限制及性能指标

https://help.aliyun.com/zh/oss/product-overview/limits

[8] OSS 加速器

https://help.aliyun.com/zh/oss/user-guide/overview-77/

[9] 常用工具

https://help.aliyun.com/zh/oss/developer-reference/common-tools/

[10] 跨区域复制

https://help.aliyun.com/zh/oss/user-guide/cross-region-replication-overview/