Kubernetes Gateway API 推理擴展：打造高效大型語言模型推理架構

引言

隨著大型語言模型（LLM）在企業應用中的普及，如何在 Kubernetes 生態系統中高效部署與管理推理服務成為關鍵議題。Kubernetes Gateway API 推理擴展作為 CNCF 生態的重要組成部分，提供了一套標準化、可擴展的解決方案，將任意 Kubernetes Gateway 轉換為專門的推理網關。本文深入解析其技術架構、核心特性與實踐價值，並探討其在生產環境中的應用場景。

主要內容

技術定義與核心概念

Kubernetes Gateway API 推理擴展是由 Kubernetes Serving Working Group 資助的新生態系統專案，旨在將現有 Kubernetes Gateway 轉換為支援大型語言模型推理的網關。其核心目標是透過標準化 API 與擴展機制，實現模型部署、資源分配與流量管理的自動化，並兼容多種 GPU 硬體架構。

關鍵技術特性

1. 動態資源適配：針對 LLM 推理的獨特需求，解決請求形狀差異、模型流量不穩定與硬體異質性等挑戰。
2. 低秩適配（Denser）：透過 Laura 技術實現模型微調，僅需 1% 存儲開銷，並支援與基礎模型共用記憶體，降低 GPU 成本。
3. 動態負載均衡（Faster）：結合請求預估模型與實時指標監控，將請求路由至 GPU 記憶體利用率最高的伺服器，提升 QPS 30% 以上。
4. 自動化管理（Automated）：標準化模型伺服器監控指標，結合 Envoy X Proc Callout 機制解耦算法與負載均衡器，實現可擴展架構。

實際應用案例

• Bite Dance 的 SQL 查詢場景：透過整合多種 SQL 查詢場景，利用 Adapter 分享技術降低 GPU 成本 1.5-4.7 倍。
• 異質 GPU 群叢集管理：在包含 8 種 GPU 類型的 15,000 群叢集中，透過動態路由策略優化資源利用率。

技術優勢與挑戰

• 優勢：提升資源利用率、降低運維複雜度、支援多租戶與 SLO 驅動路由。
• 挑戰：需處理 GPU 硬體異質性、模型流量動態性與容器化記憶體共享的限制。

總結

Kubernetes Gateway API 推理擴展透過標準化 API 與創新技術，為大型語言模型的生產部署提供了高效、可擴展的解決方案。其核心價值在於將 Kubernetes 生態與 LLM 推理需求深度整合，並透過低秩適配、動態負載均衡與自動化管理實現資源優化。未來，隨著多租戶公平性與異質路由權重等功能的完善，此技術將成為企業級 LLM 推理基礎設施的關鍵組成部分。