推理加速中的硬件资源分配优化

在大模型推理加速实践中，硬件资源分配优化是决定性能瓶颈的关键环节。本文通过实际案例分享如何在GPU和CPU资源间进行有效分配。

问题背景 在部署大型Transformer模型时，我们发现单纯增加显存容量并不能线性提升推理速度，核心问题在于计算与内存访问的不匹配。例如，部署一个7B参数的LLM时，GPU显存占用达到24GB，但实际有效计算利用率仅约35%。

优化策略 我们采用分层资源分配方案：

1. CPU内存预处理：将输入数据先在CPU上完成tokenization和padding，减少GPU等待时间
2. 显存分块管理：使用torch.cuda.memory_reserved()监控显存分配，设置显存阈值（如80%）自动触发缓存清理
3. 混合精度计算：启用torch.cuda.amp.autocast()，将部分计算转为float16，节省约40%显存

可复现步骤

import torch
from torch import cuda

# 设置显存分配阈值
max_memory = 0.8 * cuda.get_device_properties(0).total_memory

# 混合精度推理示例
with torch.cuda.amp.autocast():
    outputs = model(inputs)

量化效果 通过上述优化，推理延迟从120ms降低至75ms，资源利用率提升至65%以上。硬件资源分配优化为后续的模型并行和流水线处理奠定了基础。

实践建议 建议在部署前进行资源监控测试，建立动态资源分配阈值，避免固定参数导致的资源浪费。