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如何避免多模型服务中的GPU资源浪费？

2025-08-30
AIアンサー
1.3 K

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：

  1. 监控阶段：使用nvidia-smi观察现有服务的GPU-Util指标
  2. 配置调整：在LitServer初始化时指定workers=GPU数量×2
  3. 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

この答えは記事から得たものである。LitServe：エンタープライズグレードの汎用AIモデル推論サービスの迅速な展開について

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