在TensorFlow Serving容器化部署过程中，GPU资源调度优化是提升模型服务性能的关键环节。本文将分享实际部署中遇到的GPU资源分配问题及解决方案。
问题背景 在使用Docker容器化部署TensorFlow Serving时，发现多个模型服务同时运行时会出现GPU资源争抢现象。通过nvidia-smi监控发现，容器间GPU内存分配不均，部分容器出现OOM（Out of Memory）错误。
解决方案
- Docker GPU资源限制配置
# 启动容器时指定GPU资源限制
sudo docker run \
--gpus all \
--shm-size=1g \
-p 8501:8501 \
-v /path/to/model:/models/model_name \
-e MODEL_NAME=model_name \
tensorflow/serving:latest-gpu
- TensorFlow Serving启动参数优化
# 在容器内启动服务时指定GPU内存增长
tensorflow_model_server \
--model_base_path=/models/model_name \
--port=8500 \
--rest_api_port=8501 \
--model_config_file=/models/model_config.pbtxt \
--enable_batching=true \
--batching_parameters_file=batching_config.txt
- 负载均衡配置 在Nginx反向代理中添加负载均衡策略：
upstream tensorflow_servers {
server 172.16.0.10:8501;
server 172.16.0.11:8501;
server 172.16.0.12:8501;
keepalive 32;
}
通过以上配置，成功将GPU资源分配优化至合理水平，避免了容器间资源争抢问题。
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