大模型推理服务的GPU资源共享调度策略
随着大规模预训练模型的广泛应用，基于GPU的推理服务已成为支撑各类AI应用的关键基础设施。然而，大模型对GPU显存和算力的巨大需求，导致部署成本高昂。同时，推理请求通常具有波动性，容易出现资源闲置与瓶颈并存的现象。因此，高效的GPU资源共享与调度策略，对于提升资源利用率、降低服务成本、保障服务质量至关重要。
一、 核心挑战
1. 资源需求巨大且固定：单个大模型实例加载即需占用大量显存（数十GB甚至上百GB），算力需求也高。传统基于容器的细粒度共享难以直接应用。
2. 请求的动态性与稀疏性：用户推理请求并非持续不断，存在明显的波峰波谷。为每个可能到来的请求长期独占一组GPU极其浪费。
3. 服务质量要求多样：不同应用或用户对延迟（Latency）和吞吐量（Throughput）的敏感性不同，需要差异化的服务等级协议。
4. 模型多样性：同一集群可能需要服务多种不同架构和规模的模型，增加了调度复杂性。
二、 主要资源共享与调度策略
当前，针对大模型推理的GPU资源共享调度，主要围绕时间和空间两个维度展开，并衍生出多种具体策略：
1. 时间维度共享：动态批处理与持续批处理
* 动态批处理：调度器将短时间内到达的多个用户请求，在模型执行前动态组合成一个批处理请求，一并送入GPU计算。这能显著提升GPU计算单元的利用率，从而提高吞吐量。关键在于权衡批大小与延迟，过大的批处理会增加单个请求的等待时间。
* 持续批处理：这是动态批处理的进阶。在流式输出或长序列生成场景中，当一个请求的首次结果输出后，GPU即可开始处理批内其他请求，实现计算过程的流水线化，进一步压榨GPU空闲算力。
2. 空间维度共享：模型并行与多实例服务
* 模型并行：将单个大模型拆分到多个GPU上，这是运行超大规模模型的必要手段。调度器可以将不同模型的片段以最佳方式组合到物理GPU上，但跨GPU通信会带来额外开销。
* GPU多实例服务：利用新一代GPU（如NVIDIA A100, H100）的MIG功能，将一块物理GPU划分为多个独立的、具有隔离性的小GPU实例。调度器可以为较小的模型或请求量不大的模型分配一个MIG实例，从而实现单卡多模型共存。此策略提供了良好的隔离性和安全性。
3. 空间与时间结合：抢占式调度与弹性伸缩
* 抢占式调度：为高优先级任务预留资源，当低优先级任务长时间空闲时，调度器可暂时“抢占”其资源供高优先级任务使用，当原任务有新请求时再恢复。这要求能快速保存和加载模型状态，对技术实现要求高。
* 弹性伸缩：根据实时请求队列的长度和预设的延迟目标，动态地调整模型运行的实例副本数。当请求积压时，自动启动新的模型实例；当负载下降时，收缩实例以释放GPU资源。这通常需要与集群管理系统紧密集成。
4. 基于缓存的策略：计算与显存分离
* 模型缓存：将已加载的模型在GPU显存中保持“热”状态，避免重复加载带来的开销。调度器需要智能决定哪些模型常驻缓存、哪些在空闲时换出。这相当于在显存空间和加载时间之间做权衡。
* 显存共享池：更激进的思路是构建一个虚拟化的显存管理层，允许不同模型的参数在显存中非连续地共存，由调度器统一管理显存块的分配与回收，实现更细粒度的显存共享。
三、 关键技术点与考量
1. 调度器设计：调度器是核心大脑，需要持续监控请求队列、GPU负载、模型状态等信息。它依据预设策略（如最小化平均延迟、最大化总体吞吐量或满足SLA）做出决策，例如：是否合并批次、将请求路由到哪个GPU实例、是否启动新副本等。
2. 性能隔离与服务质量保障：在共享环境下，必须避免“吵闹的邻居”问题。MIG提供了硬件级隔离。在软件层面，需要通过配额限制、优先级队列、SLA感知的调度算法等手段，确保关键业务不受其他负载影响。
3. 快速模型切换：对于抢占或缓存换出场景，需要能将模型状态（参数、计算图）快速地从GPU保存到主机内存或SSD，并在需要时快速恢复。优化保存/加载流程是降低切换开销的关键。
4. 成本与效率的权衡：所有策略的最终目标是在满足服务质量的前提下，最大化资源利用率（降低单位请求的成本）。这需要在吞吐量、延迟、资源占用等多个目标之间进行精细的调优和平衡。
四、 未来展望
未来，大模型推理调度将朝着更加智能化和一体化的方向发展：
* 混合调度：结合批处理、MIG、弹性伸缩等多种策略，形成混合调度方案，以应对更复杂的负载模式。
* 推理服务网格：将调度、负载均衡、模型仓库、监控等功能整合，形成专门的推理服务网格，提供标准化的模型部署与管理接口。
* 硬件协同演进：GPU硬件架构将继续演进，提供更灵活的资源切分和共享机制（如更强大的异步执行能力），从而为软件调度策略提供更强大的底层支持。
结论
高效的GPU资源共享调度策略是大模型推理服务实现规模化、经济化运营的核心技术。它通过时间和空间维度的创新共享机制，在保证服务响应能力的同时，大幅提升昂贵的GPU资源利用率。随着算法、系统软件和硬件的协同创新，未来我们有望在共享集群上以更低的成本，支撑更庞大、更复杂的大模型推理服务。
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