Den teknologiska landskapet utvecklas i svindlande hastighet, och det är kanske inom området av artificiell intelligens (AI) och maskininlärning som förändringarna är mest påtagliga. Sedan länge har AI-lösningar krävt tunga infrastruktursatsningar, men med framväxten av WebAssembly (Wasm) har nya möjligheter öppnats för AI-inference vid kanten av nätverket. Detta white paper utforskar hur vår ingenjörsgrupp har arbetat med att optimera en WebAssembly-miljö för AI-inference workloads.
WebAssembly, ofta förkortat Wasm, är en binär instruktion för en stackbaserad virtuell maskin. Med en design som riktar sig mot att exekvera kod nästan lika snabbt som native kod samtidigt som det ger portabilitet över plattformar, har WebAssembly snabbt blivit en kritisk teknik. Ursprungligen utvecklat för att förbättra prestandan hos webbaserade applikationer, används Wasm nu i en allt bredare palett av applikationer inklusive AI-inference.
AI-inference är processen där en AI-modell används för att generera en prediktion eller insikt från ny data. Detta står i kontrast till träningen av modellen, vilket är en intensiv process där algoritmen lär sig mönster från stora datamängder. Inference är alltså själva ögonblicket av användning: att klassificera en bild, att förutsäga efterfrågan, eller att tolka naturligt språk. Denna process kräver snabba och effektiva beräkningar, vilket gör det till en utmärkt kandidat för optimering genom Wasm.
Att köra AI-inference workloads vid nätverkets kant erbjuder en rad fördelar, som låg latens, reducerad nätverkstrafik och förbättrad skalbarhet. Samtidigt finns det utmaningar, inte minst när det gäller att optimera för den hårdvaruarkitektur som finns tillgänglig. Minne är ofta en begränsande faktor, och det är kritiskt att den modell och kod som deployas är så effektiv som möjligt både i fråga om minnesanvändning och beräkningstid.
För att testa och optimera AI-inference i en Wasm-miljö valde vi att implementera en bildklassificeringsmodell. Modellen själv var en standard neural nätverksarkitektur tränad på en välkänd dataset inom bildklassificering. Genom att placera denna modell i vårt CDN-nätverk kunde vi analysera prestandans påverkan under verkliga förhållanden.
Det primära målet med detta experiment var att utvärdera Wasms möjligheter och begränsningar när det gäller AI-inference. Vi ville också förstå hur vår befintliga infrastruktur skulle svara på de specifika kraven från AI-inference workloads och vilka optimeringar som skulle vara nödvändiga för att nå en acceptabel prestandanivå.
Vi valde en bildklassificeringsmodell som hade visat sig vara både robust och noggrann i olika forskningskontexter. Denna modell tränades på en dataset som innehöll tusentals märkte bilder från olika kategorier. Genom att välja en erkänd och vältestad modell kunde vi fokusera på att optimera exekveringsdelen snarare än att oroa oss för modellens validitet.
Att deploya Wasm-artefakter vid nätverkets kant kräver en grundläggande förståelse av den underliggande infrastrukturen. Wasm-moduler är designade för att vara portabla, men att köra dem effektivt i en produktionsmiljö innebär att de behöver köras på optimerade servrar som kan hantera både beräkningar och minnesbehov. Vår infrastruktur inkluderade ett CDN-nätverk optimerat för snabb leverans av webbinnehåll, vilket visade sig vara idealiskt för låg latens-interaktion med Wasm-moduler.
En av de viktigaste delarna av experimentet var att samla in och analysera prestandadata. Vi fokuserade på latens, minnesanvändning och genomströmning. Genom att jämföra dessa mätvärden med motsvarande på en traditionell server kunde vi identifiera både styrkor och svagheter i vår Wasm-implementering.
Ett av de mest kritiska måtten för AI-inference är latens. Vid nätverkets kant är fördröjningen mellan användarens begäran och svaret från servrarna kritisk. Vi mätte denna latens noggrant och fann att den genomgående förblev låg, vilket vittnar om Wasms effektivitet i att hantera snabba transaktioner.
En annan viktig aspekt var minnesanvändningen. AI-modeller kan vara stora och kräver en ansenlig mängd RAM för att köras effektivt. Genom att optimera vår Wasm-implementation kunde vi reducera minnesanvändningen till en acceptabel nivå utan att kompromissa med modellens prestanda eller noggrannhet.
Genomströmningen, eller antalet förfrågningar som kan hanteras per tidsenhet, är en annan kritisk faktor. Vår Wasm-implementation visade sig vara extremt skalbar, vilket innebar att den kunde hantera en stor mängd samtidiga förfrågningar utan signifikant nedgång i prestanda.
För att maximera prestandan använde vi en rad olika optimeringstekniker. En av de mest effektiva teknikerna var att minimera antalet operativa beroenden. Vi såg till att våra Wasm-moduler var så självgående som möjligt, vilket minskade behovet av att interagera med externa system under inferensprocessen. Ytterligare optimeringar inkluderade finjustering av den underliggande neurala nätverksarkitekturen för att dra nytta av Wasms styrkor.
En viktig del av vår optimeringsprocess var att reducera antalet externa anrop. Varje anrop till en extern tjänst innebär en potentiell flaskhals och ökad latens. Genom att se till att vår Wasm-modul kunde utföra majoriteten av beräkningarna internt, ofta benämnt som "compute in place", reducerade vi signifikant den totala bearbetningstiden.
Vår lösning måste vara skalbar för att hantera varierande arbetsbelastningar. En av de mest utmanande aspekterna av detta projekt var att säkerställa att systemet kunde hantera toppbelastningar utan att kompromissa på prestandan. Genom en kombination av lastbalansering och smart cache-hantering kunde vi uppnå en mycket hög nivå av skalbarhet.
För att genomföra våra tester använde vi en kombination av både öppna källkodsverktyg och egenutvecklade verktyg. Testmiljön inkluderade en rad olika scenarion, inklusive stress-tester och långtidstester för att säkerställa att vår lösning inte bara var effektiv men också robust över tid.
Experimentet genererade en mängd insikter som vi kommer att tillämpa i våra framtida projekt. En av de viktigaste upptäckterna var hur effektivt Wasm kunde reducerar latens och samtidigt bevarar hög prestanda i AI-inference uppgifter. Dessutom lärde vi oss hur viktigt det är att optimera minnesanvändningen och att prioritera interna beräkningar för att reducera externa beroenden.
Vårt experiment har visat att WebAssembly är en kraftfull teknik för att köra AI-inference workloads vid nätverkets kant. Med rätt optimeringar och en god förståelse av den underliggande infrastrukturen kan Wasm inte bara möta utan även överträffa traditionella metoder när det gäller prestanda. Detta öppnar upp nya möjligheter för att implementera AI-lösningar i storskaliga, distribuerade system.
Med WebAssemblys beprövade kapaciteter för AI-inference är det tydligt att denna teknik kommer att spela en viktig roll i framtidens applikationer. Från industriella IoT-lösningar till förbättrade användarupplevelser på webbplattformar, möjligheterna är praktiskt taget obegränsade.
WebAssemblys potential sträcker sig mycket längre än bara AI. Andra domäner såsom spelutveckling, realtidsdataanalys och finansiella beräkningar kan också dra stor nytta av Wasms fördelar. Genom att förenkla portabiliteten och förbättra exekveringshastigheten kan Wasm revolutionera många områden av databehandling.
WebAssembly har visat sig vara en transformationskraft inom databehandlingsfältet, särskilt när det gäller att köra komplexa AI-inference workloads vid nätverkets kant. Genom att optimera och förstå denna teknologi kan företag och forskare öppna dörrar till nya, mer effektiva sätt att använda AI och maskininlärning. Vår ingenjörsgrupps erfarenhet med Wasm och bildklassificering har inte bara lett till insiktsfulla lärdomar utan också gett oss en klarare bild av framtidens möjligheter inom AI-inference.
Vid varje steg av denna resa har vi strävat efter att maximera prestanda och effektivitet. Genom att implementera strategier som minimerade externa anrop och optimerade minnesanvändning har vi kunnat visa på de betydande fördelarna med att använda WebAssembly för AI-inference. Dessa framsteg lovar gott för framtida projekt och appliceringar inom en rad olika domäner.
Det är uppenbart att medan utmaningarna med att optimera AI-inference vid kanten av nätverket är många, så är de potentiella belöningarna enorma. WebAssembly presenterar en unikt kapabel teknologi för att möta dessa utmaningar, och vi ser fram emot att fortsätta utforska dess fulla potential.
Läs även: Bing AI: Revolutionerande sökning är här
