LLM（大規模言語モデル）の推論トラフィックを効率的に管理するための技術革新として、Instance Inference Gatewayが注目されています。この技術は、NextG Ingress APIを拡張したGateway APIを基盤とし、CNCF（Cloud Native Computing Foundation）が推進するクラウドネイティブエコシステムにおいて、従來のIngress APIの制限を克服するための新たなアプローチとして登場しました。本記事では、LLM推論トラフィックの特性に応じた設計と、その実裝における技術的詳細を解説します。
Gateway APIは、2019年にCNCFによって獨立プロジェクトとしてリリースされた技術であり、従來のIngress APIの制限を解消するための枠組みを提供します。その核心的な特徴は以下の通りです：
これらの特性により、LLM推論トラフィックのような複雑な要件にも対応可能な基盤が構築されています。
LLM推論トラフィックは、従來のWebトラフィックと比べて以下の特徴を持ちます：
これらの要件に対応するため、専用のルーティングと管理メカニズムが設計されています。
LLM推論トラフィックを効率的に処理するためのInference Extensionは、以下の機能を提供します：
この拡張により、LLM推論トラフィックのスケーラビリティと信頼性が向上します。
Inference Poolは、プラットフォーム管理者が管理する抽象レイヤーで、GPUリソースとモデルサーバークラスターを統合します。その特徴は以下の通りです：
一方、Inference Modelは、ワークロード所有者が管理するレイヤーで、モデル名のマッピングとトラフィック転送を擔當します。トラフィック分割やウェイト制御をサポートしています。
Endpoint Pickerは、以下のプロセスで動作します：
このメカニズムは、プラグイン化可能なエンドポイント選択ロジックと統一指標標準を採用しており、TritonやVLMなどのフレームワークにも適用可能です。
現行のEndpoint Pickerは、モデル名の識別に限られ、リクエスト內容の解析ができないという課題があります。これを解決するためには、以下の改善が求められます：
これらの課題を克服することで、LLM推論トラフィックの効率化がさらに進むと期待されます。
LLMインスタンスゲートウェイは、クラウドネイティブエコシステムにおいてLLM推論トラフィックを効率的に管理するための革新的な技術です。Gateway APIの拡張により、動的ルーティング、リアルタイム指標に基づくエンドポイント選択、モデルごとのリソース管理が可能となりました。今後の課題として、KV Cacheのローカル性最適化や指標収集の改善が挙げられますが、これらの技術的進化により、LLM推論のスケーラビリティと信頼性がさらに高まります。実裝においては、Kubernetesエコシステムでのベンチマークテストを參考に、適切な設定と運用が求められます。