吞吐与时延
- 并发批处理:合并请求提升 GPU 利用率;控制批大小与等待阈值。
- 模型并行与流水线:在大模型场景中跨设备分片,平衡显存与带宽。
- 量化与编译:使用 INT8/FP16 与编译优化(如 TensorRT),在可接受精度损失下提升性能。
资源与扩缩
- 自动扩缩:基于队列长度与时延分位触发扩缩;预留预热实例降低冷启动。
- 成本:按区域与实例类型做成本评估;混合使用 Spot 实例与保留实例。
/* 跳过导航链接 (无障碍) */
position: absolute;
top: -100px;
left: 15px;
z-index: 99999;
padding: 8px 16px;
background: #007bff;
color: #fff;
font-size: 14px;
border-radius: 0 0 4px 4px;
text-decoration: none;
transition: top 0.2s;
}
top: 0;
outline: 3px solid #0056b3;
}
发表评论 取消回复