GPU 调度与 AI 推理成本优化（2025）

GPU 调度与 AI 推理成本优化（2025）推理服务成本受批量与并发与精度等影响，需在性能与体验之间平衡。一、批处理与并发批处理：提升吞吐但增加延迟；按场景权衡批大小。并发调度：控制并发队列与优先级，避免拥塞与抖动。二、精度与算子混合精度：FP16/BF16 在可接受损失下提升性能。算子优化：选择高效算子与图优化，减少无效计算。三、观测与成本指标：采集延迟、吞吐与利用率与拒绝率，定位瓶颈。成本治理：按负载选择实例规格与自动扩缩容。注意事项关键词、分类与描述与正文一致；机制与能力为通用与可验证实践。以用户体验与SLA为约束调整批量与并发策略。