大模型推理服务资源利用率分析
在大模型推理服务的生产环境中，资源利用率分析是保障服务稳定性和成本控制的关键环节。本文将从CPU、内存、GPU显存等核心指标出发，提供一套可复现的资源监控与分析方案。
1. 监控指标定义
# 关键监控指标
- CPU使用率 (0-100%)
- 内存使用率 (0-100%)
- GPU显存使用率 (0-100%)
- 推理延迟 (ms)
- QPS吞吐量
2. 实时监控脚本
import psutil
import GPUtil
import time
from datetime import datetime
def monitor_resources():
# CPU监控
cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
# 内存监控
memory = psutil.virtual_memory()
memory_percent = memory.percent
# GPU监控
gpus = GPUtil.getGPUs()
gpu_percent = gpus[0].load * 100 if gpus else 0
gpu_memory = gpus[0].memoryUtil * 100 if gpus else 0
return {
'timestamp': datetime.now().isoformat(),
'cpu_percent': cpu_percent,
'memory_percent': memory_percent,
'gpu_percent': gpu_percent,
'gpu_memory_percent': gpu_memory
}
# 定时采集数据
while True:
data = monitor_resources()
print(data)
time.sleep(5)
3. 部署环境优化建议
- 合理设置batch_size以平衡吞吐量与延迟
- 根据模型大小调整GPU显存分配策略
- 使用模型量化技术降低资源消耗
通过持续监控这些指标，可以及时发现性能瓶颈并进行针对性调优。
4. 参考配置
resources:
cpu: "2-4 cores"
memory: "8-16 GB"
gpu: "1x A100/40GB"
batch_size: 8-32
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