大模型部署性能瓶颈分析：从CPU到GPU性能优化实践

在大模型部署过程中，性能瓶颈往往出现在CPU到GPU的传输环节。最近在部署一个7B参数模型时，发现推理延迟高达150ms，远超预期的20ms。

问题定位：通过nvidia-smi监控发现GPU利用率仅为30%，但CPU占用率却达到90%。使用perf工具分析后确认瓶颈在数据预处理阶段。

解决方案：

1. 优化数据序列化流程，将JSON转为Protocol Buffer格式，减少序列化时间
2. 使用CUDA异步传输替代同步传输，通过torch.cuda.Stream()实现
3. 调整批处理大小，从8提升到32，提高GPU利用率

可复现代码片段：

# 异步数据传输优化
stream = torch.cuda.Stream()
with torch.cuda.stream(stream):
    input_tensor = torch.tensor(data).cuda(non_blocking=True)

经过上述优化，延迟从150ms降至35ms，GPU利用率提升至85%。建议在部署前进行充分的性能基准测试。