TDX機密VMをサポートするノードプールでCPUアクセラレーションを使用して、テキストからイメージへの推論のためにStable Diffusion XL Turboモデルを高速化する

背景情報

エンタープライズクラスの第8世代インスタンスファミリーg8i

第8世代の汎用ECSインスタンスファミリーg8iは、Cloud Infrastructure Processing Unit (CIPU) とApsara Stackによって強化されています。 それは第5世代Intelを使用します®Xeon®パフォーマンスを向上させるスケーラブルなプロセッサ (コードネームEmerald Rapids) 。 さらに、g8iインスタンスファミリーは、AIのパフォーマンスとセキュリティを強化するAdvanced Matrix Extensions (AMX) を採用しています。 g8iインスタンスファミリーのすべてのECSインスタンスはIntelをサポート®TDXだ このテクノロジを使用すると、アプリケーションに対応する変更を加えることなく、ワークロードを信頼できる実行環境 (TEE) にデプロイできます。 初心者向けのテクノロジーギャップを解消し、パフォーマンスの低下を最小限に抑えながら、大規模な言語モデルなどのAIアプリケーションの機密性を高めます。 詳細については、「g8i, general-purpose instance family」をご参照ください。

インテル ^®TDX

インテル ^®TDXは、CPUレジスタ、メモリデータ、割り込みインジェクションなどのランタイムデータを保護するために、ECSインスタンスにハードウェア支援による分離と暗号化を提供するCPUハードウェアベースのテクノロジーです。 インテル®TDXは、より高いレベルのデータプライバシーを実現し、実行中のプロセスや処理中の機密データへの不正アクセスに関連するリスクを軽減します。 インテル^{の詳細については®}TDX、Intelを参照®ドメイン拡張機能を信頼する (Intel)®TDX) 。

インテル ^®TDXは、ECSインスタンスとアプリケーションのデフォルトの保護を提供します。 アプリケーションコードを変更することなく、TDX対応インスタンスにアプリケーションを移行できます。

IPEX

インテル ^®Extension for PyTorch (IPEX) は、Intelが管理するオープンソースのPyTorch拡張機能です。 PyTorchを使用し、Intelプロセッサで実行されるAIアプリケーションのパフォーマンスが大幅に向上します。 Intelは、最先端のハードウェアおよびソフトウェアテクノロジーを使用してIPEXを継続的に最適化し、PyTorchコミュニティを強化します。 詳細については、「IPEX」をご参照ください。

前提条件

• 中国 (北京) リージョンにACK Proクラスターが作成されています。 詳細については、「ACK管理クラスターの作成」をご参照ください。

• ノードプールが作成されます。

  • 通常のノードプール: g8iインスタンスファミリーのECSインスタンスを含み、次の要件を満たすノードプールを作成します。

    • リージョンとゾーン: ノードプールは、ECSがサポートするリージョンとゾーンにあります。 詳細については、「各リージョンで使用可能なインスタンスタイプ」をご参照ください。

    • インスタンスタイプ: 16個以上のvCPUを提供するインスタンスタイプを選択します。 ecs.g8i.4xlarge、ecs.g8i.8xlarge、またはecs.g8i.12xlargeを選択することを推奨します。

    • ディスク容量: ノードプール内の各ノードのディスク容量は少なくとも200 GiBです。 200 GiBを超えるシステムディスクまたはデータディスクを使用できます。

  • TDX機密VMをサポートするノードプール: TDX機密VMをサポートするノードプールにアプリケーションをシームレスに移行して、推論サービスのセキュリティを強化することもできます。 これを行うには、前提条件が満たされていることを確認します。

• kubectlクライアントがACKクラスターに接続されています。 詳細については、「kubectlを使用したACKクラスターへの接続」をご参照ください。

ステップ1: 安定した拡散XLターボモデルを準備する

この例では、Stable Diffusion XL Turboモデルstabilityai/sdxl-turboを使用します。

手順

resources:
   limits:
     cpu: "16"
     memory: 32Gi
   requests:
     cpu: "14"
     memory: 24Gi

values.yamlのサービス展開構成

# The number of replicated pods.
replicaCount: 1

# The container image.
image:
  repository: registry-vpc.cn-beijing.aliyuncs.com/eric-dev/stable-diffusion-ipex
  pullPolicy: IfNotPresent
  tag: "v0.1.5"             # The container image contains the stabilityai/sdxl-turbo model file.
  tagOnlyApi: "v0.1.5-lite"  # The container image does not contain the official stabilityai/sdxl-turbo model file. You need to manually mount the model file. For more information, see the comment for the useCustomModels parameter.

# Specify the Secret that stores the credentials used to pull a custom private container image.
imagePullSecrets: []

# The path of images in containers.
outputDirPath: /tmp/sd

# Specify whether to use a custom stabilityai/sdxl-turbo model.
useCustomModels: false

volumes:
  # The mount configuration corresponding to outputDirPath.
  output:
    name: output-volume
    emptyDir: {}
  # The mount configuration of the custom stabilityai/sdxl-turbo model when useCustomModels is set to true.
  # Place the model file in the stabilityai/sdxl-turbo subdirectory in the mount path.
  models:
    name: data-volume
    persistentVolumeClaim:
      claimName: models-oss-pvc
#    hostPath:
#      path: /data/models
#      type: DirectoryOrCreate


# The configuration for exposing the service.
service:
  type: ClusterIP
  port: 5000

# The container resource configuration.
resources:
   limits:
     cpu: "16"
     memory: 32Gi
   requests:
     cpu: "14"
     memory: 24Gi

# The workload update policy.
strategy:
  type: RollingUpdate

# The workload scheduling configuration.
nodeSelector: {}
tolerations: []
affinity: {}

# The container security configuration.
securityContext:
   capabilities:
     drop:
     - ALL
   runAsNonRoot: true
   runAsUser: 1000

# Specify whether to enable the Horizontal Pod Autoscaler (HPA).
# https://kubernetes.io/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/
autoscaling:
  enabled: false
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 3
  targetCPUUtilizationPercentage: 80
  targetMemoryUtilizationPercentage: 90

手順2: サンプルサービスのデプロイ

1. 次のコマンドを実行して、IPEX-accelerated Stable Diffusion XL Turboモデルをデプロイします。

   helm install stable-diffusion-ipex https://aliacs-app-catalog.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/pre/charts-incubator/stable-diffusion-ipex-0.1.7.tgz -f values.yaml

   期待される出力:

   NAME: stable-diffusion-ipex
   LAST DEPLOYED: Mon Jan 22 20:42:35 2024
   NAMESPACE: default
   STATUS: deployed
   REVISION: 1
   TEST SUITE: None

2. 10分待ち、次のコマンドを実行してポッドのステータスを照会します。 ポッドが実行されていることを確認します。

   kubectl get pod | grep stable-diffusion-ipex

   期待される出力:

   stable-diffusion-ipex-65d98cc78-vmj49   1/1     Running            0                1m44s

サービスがデプロイされたら、パブリックにアクセス可能なtext-to-image APIを生成します。 APIの詳細については、「APIパラメーター」をご参照ください。

ステップ3: サンプルサービスのテスト

手順

1. 次のコマンドを実行して、Stable Diffusion XL Turboモデルサービスのポートをローカルポートにマッピングします。

   kubectl port-forward svc/stable-diffusion-ipex 5000:5000

   期待される出力:

   Forwarding from 127.0.0.1:5000 -> 5000
   Forwarding from [::1]:5000 -> 5000

   からの転送

2. テキストプロンプトを使用して、画像の生成をサービスに要求します。

   この例では、サービスは512x51 2または1024x102 4イメージを生成します。

   512x512画像

   1024x1024画像

   次のコマンドを実行して、テキストプロンプトに基づいて画像を生成するようにサービスに要求します。 非常に詳細、8k。:

   curl -X POST http://127.0.0.1:5000/api/text2image \
   	-d '{"prompt": "A panda listening to music with headphones. highly detailed, 8k.", "number": 1}'

   期待される出力:

   {
     "averageImageGenerationTimeSeconds": 2.0333826541900635、
     "generationTimeSeconds": 2.0333826541900635、
     "id": "9ae43577-170b-45c9-ab80-69c783b41a70" 、
     "meta": {
       "input": {
         "バッチ": 1、
         "model": "stabilityai/sdxl-turbo" 、
         "number": 1、
         "prompt": "ヘッドフォンで音楽を聴くパンダ。 非常に詳細、8k。"、
         "サイズ": "512x512" 、
         "ステップ": 4
       }
     },
     "output": [
       {
         "latencySeconds": 2.0333826541900635、
         "url": "http:// 127.0.0.1:5000/images/9ae43577-170b-45c9-ab80-69c783b41a70/0_0.png"
       }
     ],
     "status": "success"
   } 

   返されたURLをブラウザのアドレスバーに入力して、画像を表示できます。

   次のコマンドを実行して、テキストプロンプトに基づいて画像を生成するようにサービスに要求します。 非常に詳細、8k。:

   curl -X POST http://127.0.0.1:5000/api/text2image \
   	-d '{"prompt": "A panda listening to music with headphones. highly detailed, 8k.", "number": 1, "size": "1024x1024"}'

   期待される出力:

   {
     "averageImageGenerationTimeSeconds": 8.635204315185547,
     "generationTimeSeconds": 8.635204315185547,
     "id": "ac341ced-430d-4952-b9f9-efa57b4eeb60",
     "meta": {
       "input": {
         "batch": 1,
         "model": "stabilityai/sdxl-turbo",
         "number": 1,
         "prompt": "A panda listening to music with headphones. highly detailed, 8k.",
         "size": "1024x1024",
         "step": 4
       }
     },
     "output": [
       {
         "latencySeconds": 8.635204315185547,
         "url": "http://127.0.0.1:5000/images/ac341ced-430d-4952-b9f9-efa57b4eeb60/0_0.png"
       }
     ],
     "status": "success"
   }

   返されたURLをブラウザのアドレスバーに入力して、画像を表示できます。

テストデータ

次の表に、g8iインスタンスファミリーのさまざまなECSインスタンスタイプで512x512および1024x1024イメージを生成するStable Diffusion XL Turboモデルの期間統計を示します。 统计は参照だけのためです。 実際の統計は、環境によって異なる場合があります。

(オプション) 手順4: TDX機密VMをサポートするノードプールにサービスを移行する

サンプルサービスのデプロイ後、TDX機密VMをサポートするノードプールにサービスをシームレスに移行して、推論サービスのセキュリティを強化できます。

前提条件

• TDX機密VMをサポートするノードプールがACKクラスターに作成され、ノードプールが要件を満たしています。 詳細については、「TDX機密VMをサポートするノードプールの作成」をご参照ください。

  さらに、ノードプールは次の要件を満たしています。

  • インスタンスタイプ: 16個以上のvCPUを提供するインスタンスタイプを選択します。 ecs.g8i.4xlargeを選択することを推奨します。

  • ディスク容量: ノードプール内の各ノードのディスク容量は少なくとも200 GiBです。 200 GiBを超えるシステムディスクまたはデータディスクを使用できます。

  • ノードラベル: nodepool-label=tdx-vm-poolラベルをノードプールに追加します。

手順

1. tdx_values.yamlという名前のファイルを作成し、次の内容をファイルに追加します。

   values.yamlファイルの詳細については、「values.yamlのサービス展開構成」をご参照ください。

   説明

   この例では、nodepool-label=tdx-vm-poolラベルがノードプールに追加されます。 他のラベルを追加するには、nodeSelectorセクションのnodepool-labelの値を置き換えます。

   nodeSelector:
     nodepool-label: tdx-vm-pool 

2. 次のコマンドを実行して、安定拡散モデルをノードプールに移行します。

   helm upgrade stable-diffusion-ipex https://aliacs-app-catalog.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/pre/charts-incubator/stable-diffusion-ipex-0.1.7.tgz -f tdx_values.yaml 

   期待される出力:

   Release "stable-diffusion-ipex" has been upgraded. Happy Helming!
   NAME: stable-diffusion-ipex
   LAST DEPLOYED: Wed Jan 24 16:38:04 2024
   NAMESPACE: default
   STATUS: deployed
   REVISION: 2
   TEST SUITE: None

3. 10分待ってから、ポッドのステータスを照会します。 ポッドが実行されていることを確認します。

   kubectl get pod |grep stable-diffusion-ipex

   期待される出力:

   stable-diffusion-ipex-7f8c4f88f5-r478t   1/1     Running            0                1m44s

4. 手順3: サンプルサービスのテストを繰り返して、ノードプールで安定拡散モデルをテストします。

API情報

APIパラメーター

stabilityai/sdxl-TurboモデルからStable Diffusion XL turboサービスをデプロイすると、このサービスはパブリックにアクセス可能なテキストからイメージへのAPIを生成します。 次の表に、APIパラメーターについて説明します。

リクエスト構文

POST /api/text2image

{
  "prompt": "A panda listening to music with headphones. highly detailed, 8k.",
  "number": 1
}

{
  "averageImageGenerationTimeSeconds": 2.0333826541900635,
  "generationTimeSeconds": 2.0333826541900635,
  "id": "9ae43577-170b-45c9-ab80-69c783b41a70",
  "meta": {
    "input": {
      "batch": 1,
      "model": "stabilityai/sdxl-turbo",
      "number": 1,
      "prompt": "A panda listening to music with headphones. highly detailed, 8k.",
      "size": "512x512",
      "step": 4
    }
  },
  "output": [
    {
      "latencySeconds": 2.0333826541900635,
      "url": "http://127.0.0.1:5000/images/9ae43577-170b-45c9-ab80-69c783b41a70/0_0.png"
    }
  ],
  "status": "success"
}

パフォーマンス比較

TDX機密VMをサポートするノードプールには、AMXおよびIPEXによって権限を与えられたg8iインスタンスファミリーのECSインスタンスが含まれています。 テキストから画像への推論を効率的に高速化し、TEEを有効にしてセキュリティを強化できます。 この例では、第5世代Intelを搭載したECS. g8i.4xlargeタイプのecsインスタンス®Xeon®スケーラブルなプロセッサを使用して、stabilityai/sdxl-turboモデルを実行および微調整します。 この例では、費用対効果が高く安全なテキストイメージ推論サービスを開発する方法を示します。

画像生成速度の観点では、GPUアクセラレーション (A10) は依然としてCPUアクセラレーションを上回っています。 インスタンスタイプがecs.g8i.8xlarge、stepが30、バッチサイズが16の場合、イメージは0.14イメージ /sの割合で生成されます。 インスタンスタイプがA10 GPUアクセラレーションインスタンスで、ステップが30、バッチサイズが16の場合、画像は0.4画像 /秒の速度で生成されます。 ただし、最適な画質の観点から、インスタンスタイプがecs.g8i.8xlarge、stepが4、バッチサイズが16の場合、1.2イメージ /sの割合でイメージが生成されます。 これは、画質を損なうことなく毎秒1つの画像を生成できることを意味する。

したがって、このソリューションは、安定した、高性能で、費用対効果の高い、安全なテキストからイメージへの推論サービスの開発に役立つGPUアクセラレーションの代替手段を提供します。

費用対効果、TEE機密コンピューティング、および大規模なリソース供給が必要な場合は、ecs.g8i.4xlargeインスタンスタイプを使用してstabilityai/sdxl-turboモデルを実行および微調整することを推奨します。

• ecs.g8i.8xlargeをecs.gn7i-c8g1.2xlargeの代わりに使用すると、コストが9% 削減され、1.2画像 /秒の画像生成レートが保証されます。

• ecs.gn7i-c8g1.2xlargeの代わりにecs.g8i.4xlargeを使用すると、画像生成が0.5画像 /秒に遅くなりますが、コストが53% 以上削減されます。

関連ドキュメント

TDX機密VMをサポートするノードプールの作成