多模型并行部署踩坑指南：资源争抢与调度策略优化

在大模型系统部署中，多模型并行部署是提升资源利用率的关键策略，但也是最容易踩坑的环节。本文基于实际生产环境经验，分享常见的资源争抢问题及调度优化方案。

问题场景：某AI平台同时部署LLM、CV、NLP三个模型，初始配置为共享GPU资源池，导致模型间频繁出现内存争抢、推理延迟飙升等问题。

核心问题分析：

1. 显存争抢：多个大模型同时加载时，显存分配不合理导致OOM（Out of Memory）
2. CPU资源竞争：模型预处理、后处理阶段CPU负载不均
3. 调度策略失效：缺乏优先级和资源隔离机制

优化方案与可复现步骤：

1. 显存隔离配置（以PyTorch为例）：

   import torch
   torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.4)  # 限制单进程显存使用率
   

2. 资源调度策略：

   # k8s资源配置示例
   resources:
     limits:
       nvidia.com/gpu: 1
       memory: 16Gi
     requests:
       nvidia.com/gpu: 0.5
       memory: 8Gi
   

3. 模型优先级队列管理：通过自定义调度器实现高优先级模型优先资源分配

关键结论：多模型部署必须建立资源使用监控体系，实时调整分配策略，避免简单堆砌配置。