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摘要
1.视觉模型服务部署面临的问题与挑战
2.GPU服务性能优化实践案例
3.通用高效的推理服务部署架构
1.视觉模型服务部署面临的问题与挑战
背景
美团视觉致力于将视觉A|技术应用于本地生活服务的各个场景。但随着视觉在线推理服务使用
的GPU资源不断增加，GPU利用率低的问题也日益凸显，浪费大量计算资源。
造成服务GPU利用率低下的重要原因之一
视觉模型特点
口深度学习模型，网络层数多（适合用GPU运算 口模型输入固定，需要预处理
优化工具与部署框架
口TensorRT、TF-TRT、TVM等优化工具 口TensorFlow、Torch、Triton等部署框架
模型优化与部署面临的问题与挑战
①模型优化不彻底：部分算子无法优化加速
②多模型串联部署难：串联逻辑灵活且复杂
2. GPU服务优化实践分类模型优化
分类模型是一种基础的视觉模型，常应用在图像 审核场景下，过滤风险内容实现机器自动审核 模型结构包含两个部分，“预处理”+“主于网络” TF-TRT可以将主干网络整体优化为1个Engine， 但 是预处理部分却不支持优化 .
结论：
异构计算情况下，模型不同部分可 能运行在不同设备上。将模型CPU/GPU运 算部分结耦分离，在服务层面实现运算流 GPU性能瓶颈。 水线处理，避免CPU计算速度缓慢导致的 .
2.2 GPU服务优化实践-检测+分类模型优化
3.通用高效的推理服务部署架构
总结与展望：
推理服务存在一个共性问题：模型结构中CPU算子和GPU算子相互耦 合，严重影响运行效率。为此，我们提出了一种通用高效的部署架构，通过模型结 构拆分和微服务化，解决这种常见的性能瓶颈问题。目前，该解决方案已在美团视 觉核心服务上广泛应用，优化后服务GPU利用率接近100%，服务性能成倍提升。 当然，这种优化方案也存在一些不足，模型如何拆分依赖人工经验或实验测试，没 有实现优化流程的自动化与标准化 .
🤔🤔🤔 关于模型部署优化的一些思考
① 模型部署性能优化需要考虑多个层面：从模型算子融合、剪枝、量化，到TensorRT、TVM工具优化，再到部署架构优化。只考虑一个层面优化无法取得好的效果，针对瓶颈进行优化才能事半功倍。
②异构计算体系下，需要考虑模型算子运行设备与交互通信开销。
③大模型分布式推理对部署系统提出更高要求，如何高效推理仍然具有挑战。
原创声明
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作者wx： [ libin9iOak ]
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