一台GPU服务器如何高效运行多个AI模型

为什么要在同一台服务器上跑多个模型？

现在做AI项目的小伙伴们可能都遇到过这样的情况：公司采购了一台性能不错的GPU服务器，刚开始可能只跑一个推荐系统模型，后来业务发展了，又要上图像识别模型，接着又是自然语言处理模型。如果每个模型都单独配一台服务器，那个成本可就吓人了。就好比你家里买了一台大冰箱，总不能每样食材都单独买个小冰箱来放吧？

实际上，现在的GPU服务器性能都很强大，比如一块A100显卡就有80GB的显存，如果只跑一个小模型，可能连10%的资源都用不到，剩下的就白白浪费了。这就好比你在高速公路上开车，整条路就你一辆车在跑，多浪费啊！学会在一台GPU服务器上同时运行多个模型，就像是让这条高速公路能够同时跑很多辆车，大大提升了资源利用率。

GPU资源共享的几种实用方法

要想让多个模型和平共处，首先得了解怎么分配GPU资源。目前最常用的方法有这么几种：

• 时间片轮转
  就像单核CPU处理多个任务一样，让模型轮流使用GPU
• 空间分区
  把GPU的显存划分成几个区域，每个模型用自己那块
• 容器化部署
  用Docker把每个模型打包成独立的容器
• 模型服务化
  通过API的方式提供模型推理服务

我比较推荐的是空间分区+容器化的组合方案。比如说，你有一块40GB显存的GPU，可以给推荐模型分配20GB，给图像模型分配15GB，剩下的5GB留着备用。这样每个模型都有自己的“小天地”，不会互相干扰。

实战技巧：用Docker轻松管理多个模型

Docker真的是个好东西，特别是在管理多个AI模型的时候。你可以为每个模型创建单独的Docker镜像，这样环境隔离做得妥妥的。比如说，你的推荐系统需要TensorFlow 2.8，而图像识别模型需要PyTorch 1.12，这两个版本放在同一个环境里很容易冲突，但用Docker就完全没问题。

经验分享：我们在实际项目中，会给每个模型都写一个Dockerfile，里面明确指定需要的CUDA版本、深度学习框架版本，还有其他的依赖库。这样部署起来特别方便，新同事接手项目也不会一头雾水。

还有一个很实用的技巧是使用docker-compose来管理多个容器。你可以写一个yml配置文件，一次性把所有的模型服务都启动起来，还能设置资源限制，防止某个模型“吃”太多资源。

资源分配的智慧：如何避免模型“打架”

多个模型在同一台服务器上运行，最怕的就是它们“打架”——互相抢资源。这时候就需要一些调度策略了。我给大家分享几个我们在实际项目中总结出来的经验：

比如说，如果你的推荐系统是核心业务，那就给它高优先级，保证它的推理请求能够优先得到处理。而对于一些不那么紧急的模型，比如内部使用的数据分析模型，就可以在服务器空闲的时候再跑。

性能监控：时刻掌握服务器健康状况

跑了多个模型之后，监控就变得特别重要。你不能等到服务器卡死了才发现问题。我们通常会用一些工具来监控：

• nvidia-smi
  查看GPU使用情况
• Prometheus + Grafana
  做可视化的监控面板
• 自定义监控脚本
  针对业务特点的监控

我建议至少要监控这几个指标：GPU利用率、显存使用量、模型推理延迟、请求吞吐量。当发现某个指标异常时，就要及时调整资源分配或者优化模型。

举个例子，我们发现某个模型的推理延迟突然变长了，一查监控，原来是另一个模型正在做批量推理，占用了大量显存。这时候就可以考虑给批量推理任务设置专门的执行时间，避开业务高峰期。

常见坑点及避坑指南

在实际操作中，我们踩过不少坑，这里分享给大家，希望能帮你们少走弯路：

第一个坑：显存碎片化。就像电脑用久了会产生磁盘碎片一样，GPU显存也会出现碎片。我们的解决方案是定期重启服务，或者使用显存整理工具。

第二个坑：版本冲突。不同的模型可能依赖不同版本的CUDA或者深度学习框架。这个前面说了，用Docker就能很好解决。

第三个坑：资源饥饿。某个模型可能因为设计问题，会无限制地申请显存。我们的做法是给每个Docker容器设置显存上限，这样它再怎么“贪吃”也吃不垮整个服务器。

最后还要提醒大家，在部署之前一定要做好压力测试，了解每个模型在不同负载下的资源消耗情况，这样才能做出合理的资源分配方案。