有没有办法优化降低ModelScope模型推理占用的CPU率？

要优化并降低ModelScope模型推理过程中占用的CPU率，可以参考以下方法和步骤。这些方法主要基于对模型性能瓶颈的分析、推理框架的优化以及硬件资源的合理利用。

1. 使用TensorRT优化推理性能

TensorRT 是 NVIDIA 提供的深度学习推理优化工具，能够显著提升模型在 GPU 上的运行效率，同时降低 CPU 的负载。以下是具体操作步骤：

1.1 模型转换为 TensorRT 格式

• 将 PyTorch 或 TensorFlow 等训练框架生成的模型导出为 ONNX 格式。
• 使用 TensorRT 将 ONNX 模型编译为 TensorRT 引擎文件（.engine）。
• 示例命令：

  trtexec --onnx=model.onnx --saveEngine=model.engine
  

1.2 部署 TensorRT 引擎

• 使用 NVIDIA Triton Inference Server 部署优化后的 TensorRT 引擎。
• 创建 config.pbtxt 文件以定义模型配置。
• 在 Kubernetes 集群中部署模型服务。

1.3 优化方向

通过以下方式进一步降低 CPU 占用： - 重用 GPU 内存：避免每次推理时重新分配内存，减少 CPU 开销。 - 使用 FP16 或 INT8 精度：降低计算复杂度，从而减少 CPU 和 GPU 的负载。 - CUDA Stream 技术：实现数据传输与计算的重叠，减少等待时间。

2. 分析模型性能瓶颈

使用 PyTorch Profiler 分析模型推理过程中的性能瓶颈，并针对性地优化。

2.1 启用 Profiler

• 在推理代码中启用 PyTorch Profiler，记录 GPU Kernel 和 CPU 操作的时间消耗。
• 示例代码：

  with torch.profiler.profile(
    activities=[torch.profiler.ProfilerActivity.CPU, torch.profiler.ProfilerActivity.CUDA],
    on_trace_ready=torch.profiler.tensorboard_trace_handler('./logs'),
    profile_memory=True,
    record_shapes=True,
    with_stack=True
  ) as profiler:
    output = model(input)
    profiler.step()
  

2.2 查看分析结果

• 使用 TensorBoard 查看分析报告，识别高耗时的操作。
• 常见优化建议：
  • 增大 Batch Size：提高 GPU 利用率，减少 CPU 调度开销。
  • 降低精度：使用 FP16 或 INT8 推理，减少计算量。

3. 调整模型推理架构

通过调整推理架构，减少 CPU 的参与，充分利用 GPU 资源。

3.1 多线程处理输出结果

• 使用 Python 多线程处理推理结果，避免 GPU 空闲等待 CPU 完成后处理任务。

3.2 使用 CUDA Graph

• CUDA Graph 可以捕获一系列 CUDA 操作并多次执行，减少 CPU 参与的推理调度开销。
• 注意：并非所有操作都支持 CUDA Graph。

3.3 多 Context 并行处理

• 创建多个推理上下文（Context），每个上下文处理一部分 Batch 数据，实现并行处理。

4. 排查并优化高消耗操作

如果模型推理过程中存在高消耗操作，可能导致 CPU 使用率异常升高。以下是排查和优化方法：

4.1 禁用高消耗命令

• 禁用时间复杂度较高的命令（如 KEYS、HGETALL 等），避免不必要的 CPU 开销。

4.2 优化热点 Key

• 如果模型推理依赖于某些热点 Key，可以通过代理查询缓存（Proxy Query Cache）功能缓存热点请求，减少 CPU 负载。

4.3 拆分大 Key

• 对于大 Key，将其拆分为小 Key，分散请求压力，避免单个节点的 CPU 过载。

5. 升级硬件或架构

如果上述方法仍无法满足需求，可以考虑以下硬件或架构升级方案： - 升级实例规格：选择更高性能的 CPU 和 GPU 实例。 - 切换为集群架构：将单节点架构升级为集群架构，分散 CPU 和 GPU 的负载。 - 启用读写分离：通过读写分离架构降低单个节点的读请求压力。

重要提醒

• 确保环境兼容性：在使用 TensorRT 时，需确保 CUDA 和 GPU 驱动版本兼容。
• 测试优化效果：在正式部署前，建议在测试环境中验证优化效果，避免影响线上业务。

通过以上方法，您可以有效降低 ModelScope 模型推理过程中占用的 CPU 率，同时提升整体推理性能。