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优化GenAI在Amazon EKS上的推理和模型性能.pdf

上传人: 明**** 编号:1013162 2025-12-21 18页 502.96KB

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根据《Data>标记内容,全文主要围绕优化GenAI在Amazon EKS上的推理和模型性能展开。以下是关键点: 1. **当前挑战**:加载第一个token时间过长(20+分钟),GPU利用率不足40%,成本高,扩展性不可预测。 2. **优化目标**:减少加载时间,提高GPU利用率,优化模型加载,提升资源管理,利用高级推理框架。 3. **优化路径**:模型加载优化、GPU资源管理、高级组件、推理框架考虑。 4. **关键数据**:20+分钟加载第一个token,40%以下GPU利用率。 5. **架构优化**:使用自动扩展、存储服务、容器注册、模型注册、负载均衡等。 6. **技术细节**:EKS加速AMI、深度学习容器、EFA适配器、NVIDIA Neuron、GPU共享选项、Tensor Parallelism、Pipeline Parallelism。 7. **框架选择**:HuggingFace生态系统、TensorRT、Ray Serve、NVIDIA Dynamo AI、Brix。 8. **未来方向**:持续开发,提供资源和支持。
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