TensorFlow Serving

Анализ архитектуры системы TensorFlow Serving (2026)

По состоянию на январь 2026 года TensorFlow Serving вышел за рамки своего первоначального назначения, выступая в роли высокопроизводительной основы для мультимодальных ИИ-кластеров. Архитектура системы определяется объектами Servable, которые абстрагируют состояние модели, позволяя выполнять горячую замену без простоев и поэтапные релизы 📑. Ключевой особенностью 2026 года является глубокая интеграция со стеком компилятора OpenXLA, выполняющим аппаратно-специфические оптимизации графа в момент загрузки модели 📑.

Исполнительный движок и стратегия пакетной обработки

Базовый уровень исполнения был переписан для поддержки TFRT-next — асинхронного рантайма без блокировок, максимально использующего параллелизм CPU/GPU 🧠.

• Непрерывная пакетная обработка (LLM): Динамически распределяет входящие токены по активным циклам инференса, значительно повышая пропускную способность для генеративных моделей по сравнению со статической пакетной обработкой 📑.
• Управление состоянием инференса: Предоставляет архитектурные механизмы для сохранения кэша K/V, обеспечивая многократные диалоги и агентные рабочие процессы без повторной обработки контекста 📑.
• Обслуживание с учетом квантизации: Встроенная поддержка весов FP8 и INT4, использующая специализированные Tensor Core в аппаратных платформах 2026 года для снижения нагрузки на память 📑.

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Операционные сценарии

• Потоковая генерация токенов: Вход: Тензоры промптов через двунаправленный поток gRPC → Процесс: Непрерывная пакетная обработка с JIT-ядрами, оптимизированными OpenXLA, и извлечением кэша K/V → Выход: Поток токенов в реальном времени с логарифмическими вероятностями на уровне последовательностей 📑.
• Высокопроизводительный анализ изображений: Вход: Пакет нормализованных тензоров изображений через REST API → Процесс: Агрегация запросов в полете с параллельным исполнением на нескольких шардах GPU → Выход: Классификации и эмбеддинги признаков с задержкой менее 10 мс в хвосте распределения 📑.

Рекомендации по оценке

Техническим экспертам следует проверить следующие архитектурные характеристики:

• Задержка JIT-разогрева: Измерить время начальной компиляции для крупных графов Transformer при работе на гетерогенном оборудовании (например, смешанные узлы H200 и B200) 🧠.
• Стабильность попаданий в кэш: Организациям необходимо отслеживать метрики вытеснения кэша K/V в периоды пиковой нагрузки для обеспечения непрерывности сессий в агентных рабочих процессах с сохранением состояния 🌑.
• Совместимость с OpenXLA: Убедиться, что пользовательские операции или устаревшие слои полностью поддерживаются процессом понижения уровня XLA, чтобы избежать отката к неоптимизированным CPU-ядрам 🌑.