推理服务性能瓶颈定位：CPU/GPU资源利用率监控方法

在大模型推理服务中，性能瓶颈的准确定位对于提升系统效率至关重要。本文将围绕CPU/GPU资源利用率监控方法展开，提供一套可复现的性能分析流程。

性能监控基础

首先，我们需要明确监控的核心指标：

• GPU利用率（Utilization）
• GPU内存使用率（Memory Usage）
• CPU利用率
• 网络I/O和磁盘I/O

实际操作步骤

1. 使用nvidia-smi监控GPU状态

# 持续监控GPU状态，每2秒刷新一次
watch -n 2 nvidia-smi

2. 使用nvidia-ml-py进行程序化监控

import pynvml
import time

def monitor_gpu():
    pynvml.nvmlInit()
    handle = pynvml.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0)
    while True:
        info = pynvml.nvmlDeviceGetUtilizationRates(handle)
        mem_info = pynvml.nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle)
        print(f"GPU Util: {info.gpu}%, Memory: {mem_info.used/1024**2:.1f}MB")
        time.sleep(1)

3. CPU资源监控

# 使用top命令查看CPU使用情况
htop

# 或者使用sar命令
sar -u 1 5

瓶颈识别策略

当发现GPU利用率低时，应检查：

• 模型并行度设置
• 批处理大小（batch size）
• 数据预处理效率
• 网络通信开销

通过上述监控手段，可以有效定位推理服务的性能瓶颈，为后续优化提供数据支持。