gRPC - איך מערכות ה-AI “מדברות” זו עם זו

כשאנחנו מריצים מודל ב-inference, יש הרבה חלקים שעובדים יחד - האפליקציה ששולחת בקשות, המודל שמחשב תשובות, והשרת שמתווך ביניהם. אבל איך בכלל מתבצעת התקשורת הזאת?

התשובה: gRPC.

מה זה בעצם gRPC?

gRPC (ראשי תיבות של Google Remote Procedure Call) הוא פרוטוקול תקשורת מהיר ויעיל, שמאפשר לשירות אחד להריץ פונקציה שנמצאת על שרת אחר - כאילו שניהם באותה תוכנה.

במקום להשתמש ב-REST ולשלוח בקשות טקסטואליות (JSON), gRPC משתמש ב-פורמט בינארי קומפקטי שנקרא Protocol Buffers (Protobuf). זה ההבדל המרכזי: gRPC לא נועד להיות קריא לבני אדם - אלא מהיר למכונה.

אז למה הוא מהיר יותר?

1. HTTP/2 לעומת HTTP/1.1 ב-REST המסורתי (שמבוסס על HTTP/1.1), כל בקשה דורשת פתיחת חיבור חדש לשרת. זה יוצר “פקק תנועה” כשיש הרבה בקשות - כל אחת מחכה לתורה.

gRPC לעומת זאת משתמש ב-HTTP/2, שמאפשר כמה זרמים (streams) במקביל על אותו חיבור אחד. כך אפשר לשלוח ולענות על כמה בקשות בו-זמנית בלי לפתוח אלפי סוקטים. התוצאה: Latency נמוך בהרבה ו-Throughput גבוה תחת עומס.

2. Protobuf לעומת JSON ב-REST המידע נשלח כ-JSON - פורמט טקסטואלי שקל לקרוא אבל כבד למחשב. כל ערך צריך לעבור parsing למחרוזות, מספרים וכו’.

ב-gRPC הנתונים נשלחים כ-Protobuf, שהוא פורמט בינארי דחוס עם מבנה מוגדר מראש. השרת והלקוח “מסכימים” מראש על מבנה ההודעה (schema), ולכן אין צורך לפרש כל פעם את השדות מחדש.

במילים פשוטות: JSON = גמיש ונוח, אבל איטי. Protobuf = קשיח ומהיר.

ומה עם Streaming?

gRPC תומך גם ב-זרימת נתונים בזמן אמת (Streaming), כך שהשרת לא חייב להמתין עד שכל הפלט מוכן - הוא יכול להתחיל לשלוח טוקנים חלקיים כבר במהלך החישוב. זה מה שמאפשר למודלים של שפה “לדבר” בזמן אמת.

למה זה חשוב לעולם ה-Inference?

מערכות inference מטפלות באלפי בקשות בו-זמנית. אם כל אחת מהן תעבור דרך REST רגיל - המערכת תיחנק. gRPC מאפשר:

• חיסכון עצום בזמן תקשורת,
• הורדת עומס מה-CPU,
• ותמיכה בזרימה רציפה של תשובות מהמודל.

סיכום

בעולם שבו כל מילישנייה משפיעה על חוויית המשתמש, gRPC הוא השפה הסמויה שמאפשרת למערכות AI לדבר זו עם זו - לאט פחות, ובצורה חכמה הרבה יותר.