AI基础设施架构实战：从模型部署到推理优化的血泪经验

兄弟们，干AI基础设施这几年，踩过的坑比我吃过的盐还多。今天开个帖子，聊聊模型部署那点事，纯干货，不废话。

先说推理框架选型。别迷信所谓“通用方案”，TensorRT、ONNX Runtime、vLLM这些各有爹妈。你的模型是transformer还是CNN？batch size大不大？响应时间要求多高？直接决定选谁。我见过团队为了图省事全上vLLM，结果小模型延迟愣是比ncnn高了5倍，这锅得自己背。

再说硬件匹配。别以为上了H100就万事大吉。显存带宽、NVLink拓扑、CPU内存分配，一个不对就是瓶颈。比如多机推理，网络延迟往往比计算还慢。推荐做profiling时盯着“kernel launch overhead”和“data transfer time”，这俩才是真凶。

最后是冷启动问题。动态batch、模型切片、KV cache管理，这些优化手段得组合用。我常用的套路是：预分配内存池 + 异步推理流水线 + 动态扩缩容，基本能压到200ms以内。

至于模型微调后的部署，更是坑中坑。建议提前做量化感知训练，否则INT8直接掉点3个点，别问我怎么知道的。

**问题抛出来**：你们在实际部署中，遇到过最匪夷所思的性能瓶颈是啥？是显存碎片，还是系统调度？来，评论区唠唠。

老哥说得太对了！vLLM那个坑我也踩过，小模型硬上就是杀鸡用牛刀。话说你profile时kernel launch占比多少？我这边经常到40%，是不是得调下CUDA stream并发？🤔

哈，40%确实有点高了。我这边小模型一般25%左右，试过调大num_scheduler_steps和流水线并行能降下来。你用的啥GPU？V100和A100的stream调度策略不一样，别上来就调并发🔥