eBPF如何成为AI基础设施与LLM大模型的关键组件？

eBPF 基金会近期发布了一份重量级研究报告 《eBPF for the Infrastructure Platform》。这份报告清晰地揭示了一个正在发生的重大转变：eBPF 已经从早期的极客专属技术，演变为支撑云原生、数据中心和现代 AI 工作负载的通用平台层。报告对当下的基础设施实践进行了深入剖析，结论非常明确——无论是超大规模云厂商，还是寻求技术革新的中小型企业，都在加速将 eBPF 作为其基础设施的共同构建块。

为何 eBPF 对现代基础设施如此关键？

eBPF（extended Berkeley Packet Filter）是 Linux 内核提供的一种革命性技术。它允许我们在内核态安全地运行用户自定义的程序，从而实时观测和操控网络数据包、系统调用、进程行为等几乎所有内核事件。这听起来很抽象，但它的核心优势非常具体：

• 零侵入、高性能：程序直接在内核执行，几乎没有上下文切换的开销。
• 安全可验证：内核中的 verifier 会严格检查程序，确保其不会导致系统崩溃或越界访问内存。
• 动态加载：无需修改内核源码，也无需重启系统，即可部署或更新 eBPF 程序。
• 跨版本兼容：借助 CO-RE（Compile Once – Run Everywhere）技术，一套编译好的 eBPF 程序可以在不同的内核版本上运行。

过去十年，eBPF 早已从最初的网络包过滤工具，成长为支撑可观测性、网络、安全乃至 AI/LLM 基础设施 的通用运行时。

正在取代传统工具

研究显示，基于 eBPF 的方案已在云网络和微服务架构中得到广泛应用，同时也成为那些需要在内核层面强制执行安全策略产品的核心技术。Meta、Netflix、Cloudflare 等公司最早在大规模生产环境中采用 eBPF，如今，其应用案例已扩散到更广泛的行业和场景中。

AI 与 LLM 大模型的痛点与 eBPF 的解法

现代 AI 集群，尤其是运行大语言模型（LLM）的集群，面临几个核心痛点：

1. 资源调度复杂：成千上万的 GPU/TPU 相互连接，网络、内存、计算资源的调度极其复杂。
2. 需要细粒度遥测：需要获取极细粒度的性能数据，例如 token 生成延迟、显存碎片情况、推理队列等待时间、RDMA 传输异常等。
3. 传统监控手段不足：传统的用户态埋点监控难以覆盖内核边界的细微行为，且往往侵入性强，影响性能。

而 eBPF 的独特价值在此刻凸显出来：

• 内核边界高保真遥测：能够直接捕获系统调用、网络栈事件、CPU 调度事件，监控几乎没有盲区。
• 零代码侵入：无需修改训练框架（如 PyTorch、TensorFlow）或推理服务（如 vLLM、Triton）的任何一行代码。
• 性能开销极低：即使在拥有上万张加速卡的庞大集群中，也能维持可接受的性能影响。
• 支持 LLM 特有关注点：可以专门针对 token 生成速率、请求排队延迟、模型服务间的网络路径分析、异常 prompt 检测等场景进行定制化观测。

简单来说，AI 和 LLM 工作负载正在越来越依赖 eBPF 来获取高保真、低开销的遥测数据，从而实现更优的推理性能、更高效的工作负载调度以及大规模计算集群的资源利用率提升。这正是在 人工智能 领域构建稳健 可观测性 体系的关键一环。

生态成熟，开发门槛降低

早期 eBPF 的开发门槛极高，开发者需要精通内核源码、底层汇编语言，并时刻注意 verifier 的种种限制。如今情况已完全不同，围绕 eBPF 已经涌现出大量的开源项目和成熟的开发框架。用户可以直接使用这些现成的解决方案，或在其基础上进行二次开发，从而快速获得 eBPF 带来的能力。这些进步让 eBPF 从“内核专家专属”的工具，真正走向了“平台团队的基础设施标配”。

可以说，eBPF 正在重塑我们对基础设施的监控、安全和 网络 能力的理解。对于任何正在构建或运维现代计算平台，尤其是 AI 基础设施的团队而言，深入理解并善用 eBPF 已不再是一个可选项，而是保持技术竞争力的必然选择。如果你想了解更多前沿基础设施技术的实践与讨论，欢迎来 云栈社区 交流分享。