大语言模型推理时CPU与GPU资源利用率分析

在大语言模型推理场景中，CPU与GPU资源利用率的不均衡是影响系统性能的关键因素。本文通过实际部署经验分析CPU与GPU资源使用模式，并提供可复现的监控方案。

资源使用特征分析

基于实际生产环境数据，大语言模型推理时通常呈现以下特征：

• GPU利用率在70-90%间波动，但存在明显峰值
• CPU利用率维持在30-60%水平，但在模型解码阶段会飙升至80%以上
• 当前架构下，GPU资源往往成为瓶颈，而CPU资源未被充分利用

可复现监控方案

使用NVIDIA DCGM和Prometheus采集指标：

# 安装监控工具
pip install nvidia-ml-py3 prometheus-client

# Python监控脚本
class ResourceMonitor:
    def __init__(self):
        self.gpu_metrics = []
        self.cpu_metrics = []
    
    def collect_gpu_stats(self):
        # GPU利用率采集
        gpu_util = self.get_gpu_utilization()
        return {
            'gpu_util': gpu_util,
            'timestamp': time.time()
        }
    
    def collect_cpu_stats(self):
        # CPU利用率采集
        cpu_util = psutil.cpu_percent(interval=1)
        return {
            'cpu_util': cpu_util,
            'timestamp': time.time()
        }

优化建议

1. 异步处理：将CPU密集型任务（如token处理）与GPU推理分离
2. 资源调度：通过Kubernetes资源限制优化容器资源分配
3. 批处理优化：调整batch size以平衡CPU与GPU负载

该分析为架构师提供决策依据，避免盲目增加硬件投入。