K8s+GPU算子优化：LLM推理部署的5个踩坑实录与性能提升方案

兄弟们，最近在给团队搭大模型推理服务，把Llama 2 70B塞进K8s，踩了不少坑。分享下实战经验，希望能帮到正在搞AI基础设施的同行。

先说痛点：直接裸用K8s默认调度，GPU利用率只有30%左右，频繁OOM。关键是显存碎片化严重，vLLM这种框架也扛不住。后来发现几个关键点：

1. **GPU MIG分区**：用NVIDIA MIG把A100切成7个1g.10gb实例，每个pod分配1个，避免显存争抢。实测吞吐量提升2.3倍，但注意需配合K8s device plugin v0.14+。

2. **算子融合与量化**：对LLM的attention层做FlashAttention-2优化，配合INT4量化（用bitsandbytes），单卡推理延迟从120ms降到45ms。但注意量化后精度损失<1%，需要校准数据集。

3. **节点亲和性调度**：用nodeAffinity把GPU节点和CPU节点隔开，避免CPU密集型pod抢带宽。再用taint限制非GPU任务，减少调度抖动。

4. **内存预分配**：设置vLLM的`--gpu-memory-utilization 0.9`和`--swap-space 8`，减少显存碎片，同时保留交换空间防止OOM。

5. **监控与QoS**：部署Prometheus+Grafana监控GPU显存、利用率、功耗，阈值告警。用K8s的Guaranteed QoS预留资源，别用Burstable。

最终效果：QPS从50提升到180，p99延迟稳定在200ms以内。建议用Llama.cpp跑离线批量推理，vLLM搞在线服务，别混用。

建议关注Hugging Face的TGI和Text Generation Inference，以及NVIDIA的TensorRT-LLM，这两个项目对LLM推理部署有原生优化。