模型推理资源调度优化

模型推理资源调度优化踩坑记录

最近在为ML平台搭建监控系统时，遇到一个典型的资源调度问题。最初我们只关注了模型的准确率和延迟，但实际生产中发现，当多个模型同时部署时，CPU和GPU资源争抢导致推理性能急剧下降。

问题复现步骤：

1. 部署两个相同规模的模型到同一节点
2. 使用压测工具模拟500QPS请求
3. 观察到GPU利用率超过90%，但推理延迟从20ms上升到180ms

核心监控指标：

• GPU利用率 > 85% 时触发告警
• 模型推理延迟 > 100ms 时触发告警
• CPU负载 > 80% 时触发告警
• 内存使用率 > 90% 时触发告警

解决方案：

通过配置Kubernetes的资源请求和限制，为每个模型分配固定资源。使用Prometheus监控这些指标，并设置以下告警规则：

- alert: HighGPUUtilization
  expr: gpu_utilization > 0.85
  for: 5m
  labels:
    severity: warning
  annotations:
    summary: "GPU利用率过高，需要资源调度优化"

验证结果：

优化后，模型推理延迟稳定在30ms以内，资源利用率控制在70%以内。