通过智能资源调度实现GPU利用率优化
传统部署方式常出现GPU空转或过载，LitServe提供多重优化策略：
- 动态设备感知::
accelerator='auto'参数自动选择最佳计算设备（CUDA/MPS/CPU） - 请求合并：空闲时段累积的请求自动组成批次（需设置合理
batch_timeout) - 多进程并行：底层采用uvicorn多worker模式，充分利用多GPU卡
实施指南：
- 监控阶段：使用
nvidia-smi观察现有服务的GPU-Util指标 - 配置调整：在
LitServer初始化时指定workers=GPU数量×2 - 负载测试：用
locust工具模拟高峰流量，观察自动扩展效果
典型收益：
- 轻负载时自动释放显存（对比Flask服务常驻内存）
- 突发流量下GPU利用率可从30%提升至70%+
- 通过Lightning Studios云托管可实现跨节点负载均衡
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLitServe: schnelle Bereitstellung von universellen KI-Modellinferenzdiensten auf UnternehmensebeneDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何避免多模型服务中的GPU资源浪费？
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