sd那个应用我看冷启动这么久？两个都是50多秒。

阿里云函数计算的冷启动时间根据不同的应用以及配置有所差异，一般来说确实存在一定的冷启动时间。您所提到的SD应用可能是指Serverless Devs，除了函数计算，它还支持其他云平台。对于冷启动时间长的问题，我们可以尝试以下优化：

1. 使用预热功能。函数计算的预热功能可以提前准备好运行环境，降低冷启动时间。

2. 使用较小的运行环境。如果应用不需要使用较大的运行环境，可以选择使用较小的运行环境，这将降低构建和部署过程中的时间。

3. 使用本地跨云开发工具。本地开发工具可以在本地运行和测试函数，省去了等待部署和运行的时间。

4. 优化函数代码。使用较少的依赖项和更高效的代码，可以减少函数执行时间。

AIGC模型是放在了应用/initialize里加载，所以用户侧看都算在GPU冷启动里了

如果换一个其它相对小一些的推理模型，比如mobilenet-v2或者ppocr，您也可以观察到GPU冷启动耗时相应的缩短（10秒左右）

GPU容器拉起比较快，主要是模型加载的耗时。

此答案来自钉钉群“阿里函数计算官网客户"

冷启动频率增大是Serverless vs. Serverful 架构引入的一个新的挑战，过高的延迟可能会让对长尾延迟（P99）敏感的业务望而却步。在函数计算中，可以采用下面的办法来减小冷启动的影响。

精简紧凑的代码包： 开发者要尽可能瘦身代码包，去掉不必要的依赖。

降低Download/Extract Code的时间。例如对Nodejs函数使用npm prune, 对Python函数使用autoflake , autoremove 

去除没有使用的依赖。另外一些第三方库中可能会包含test源代码，无用binary，和数据文件。有选择地删除无用文件可以降低函数代码下载解压时间。

选择合适的函数语言： 在热启动延迟差别不大的情况下，使用Python这样的轻量语言可以大幅降低长尾延迟。

 选择合适的内存： 在并发量一定的情况下，函数内存越大，冷启动表现越优。

避免不必要的配置： 对于没有需求的函数，不配置VPC功能对冷启动有很大帮助。

降低冷启动概率：使用定时触发器 预热函数 使用Initializer 函数入口，函数计算会异步调用初始化接口，消除掉“User Code Init” 的时间，在函数计算系统升级或者函数更新过程中，用户对冷启动几乎无感知。

冷启动是Serverless运行环境中开发者必须面对的痛点。开发者可以通过精简代码，选择合适配置降低冷启动的影响。