推理性能监控：指标体系构建方法

在大模型推理加速实践中，构建有效的性能监控指标体系是优化的关键环节。本文将结合实际项目经验，分享一套可复现的监控指标构建方法。

核心监控指标设计

首先需要明确监控目标：

1. 推理延迟 - 通过torch.cuda.synchronize()和时间戳记录单次推理耗时
2. 吞吐量 - 记录单位时间内处理的样本数
3. GPU利用率 - 使用nvidia-smi命令或nvml接口获取显存占用率

可复现实现步骤：

import torch
import time
import psutil

class InferenceMonitor:
    def __init__(self):
        self.latencies = []
        self.gpu_utilization = []
    
    def measure_inference(self, model, input_data):
        # 预热
        for _ in range(3):
            model(input_data)
        
        # 实际测量
        torch.cuda.synchronize()
        start_time = time.time()
        
        with torch.no_grad():
            output = model(input_data)
            
        torch.cuda.synchronize()
        end_time = time.time()
        
        latency = (end_time - start_time) * 1000  # 转换为毫秒
        self.latencies.append(latency)
        return output

监控指标量化：

• 延迟指标：平均延迟、P95延迟、最大延迟
• 资源利用率：GPU内存占用率、显存峰值使用量

通过这套指标体系，可以快速定位推理瓶颈，为后续的模型剪枝、量化等优化提供数据支撑。