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title: AI 推理服务的可伸缩架构与成本优化

keywords:

• 推理服务
• 并发批处理
• 模型并行
• 量化
• 自动扩缩

description: 总结 AI 推理服务的吞吐与时延优化手段，覆盖并发批处理、模型并行与量化，以及自动扩缩与成本治理策略。

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• 技术教程

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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。