大模型推理性能瓶颈的系统性排查方法

在大模型推理部署过程中，性能瓶颈往往隐藏在多个层面。本文将从硬件、软件栈和模型结构三个维度系统性排查推理性能问题。

硬件层面排查

首先检查GPU利用率是否达到饱和。使用nvidia-smi命令监控显存占用率和计算单元使用率。若显存使用率超过90%，考虑降低batch size或启用混合精度训练。

nvidia-smi -l 1

软件栈优化

使用PyTorch的torch.profiler进行性能分析：

import torch
with torch.profiler.profile(
    activities=[torch.profiler.ProfilerActivity.CPU, torch.profiler.ProfilerActivity.CUDA],
    record_shapes=True
) as prof:
    output = model(input)
print(prof.key_averages().table(sort_by="cuda_time_total", row_limit=10))

模型结构优化

对于Transformer模型，可通过以下方式优化：

1. 使用torch.compile()进行编译优化
2. 启用torch.nn.utils.prune进行剪枝
3. 采用LoRA微调减少参数量

通过以上方法论的系统性排查，可以快速定位并解决大模型推理性能瓶颈。