分布式推理的坑，我替你们踩完了 🕳️

兄弟们，最近在搞大模型推理架构，几个观察分享下，全是硬核实战。

1️⃣ **显存瓶颈是最大反派**。单卡跑7B模型还能凑合，但70B参数量推理，显存直接崩。建议直接上张量并行（TP）或流水线并行（PP），别信“显存优化”花活，老老实实切模型。

2️⃣ **推理引擎选择别踩雷**。vLLM做在线服务确实香，PagedAttention省显存，但批处理吞吐高时容易OOM。Triton Inference Server适合高并发，不过模型格式转换能让你头秃。个人推荐：小模型用vLLM，大模型上Triton+TensorRT-LLM。

3️⃣ **部署别忘了预热**。冷启动推理延迟能飙到5秒以上，生产环境直接劝退用户。写个预热脚本，跑几轮空请求把缓存填满，延迟降到200ms内。

4️⃣ **监控不能只看GPU**。显存带宽和PCIe链路利用率才是瓶颈点，CPU内存带宽也别忽略。用nvidia-smi+pytorch profiler同时盯，别被表面利用率骗了。

抛个问题：你们在生产环境里，遇到过最离谱的推理延迟抖动是啥原因？是模型加载的IO瓶颈，还是调度策略的锅？来评论区聊聊。