推理集群利用率为什么上不去
推理集群利用率为什么上不去
数字有点刺眼
行业里反复出现的数字是：很多企业 GPU 集群平均利用率在 10%–30%，阿里推理平台的生产 trace 显示容器级均值约 7%，即便在 live serving 时也大多低于 30%。UK Power Networks 观测到数据中心只用了接入容量的 30%–40%。昂贵的卡，大半时间在空转。
三个漏点
一是调度粒度太粗。Kubernetes 传统上把整张 GPU 当一个原子资源分配，一个只吃 12 GB 显存的小模型占满 80 GB 卡，剩下 65%–70% 就闲置了。MIG、MPS、时间片共享能把利用率从 13% 拉到 37%，好的实现甚至破 80%。
二是负载是突发潮汐。推理请求白天峰值可能是深夜的 10 倍，静态预留峰值功率，低谷期全浪费。三是数据供给跟不上，GPU 在等存储和内存，nvidia-smi 看着 95% 忙，其实 Tensor Core 在「空心」等待。
内存供给是隐形天花板
持续批处理（continuous batching）能把吞吐量做上去，但它要求主机侧有足够内存缓存上下文和中间状态。DDR5 RDIMM 容量或带宽不够，批就铺不开，利用率上不去。
把利用率提上去的前提，是内存别在长跑里掉链子。HeroTEST 做模块级 DDR5 RDIMM 宽温测试与可信分级，用真实负载和温度数据确认模块可靠，避免偶发错误逼你降频或重算、反过来压低利用率。想榨干集群，欢迎和我们对接。