模型部署精华 · 性能分析与调优工具

题集来源:Rocky Ding(WeThinkIn)收录项目:AIGC-Interview-Book查看原题集

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28 道原题
  1. Kernel Launch Overhead 在大模型 Decode 阶段为什么尤为突出?CUDA Graph 如何缓解?

    原题
  2. 如何从 Timeline 中识别不必要的 CPU-GPU 同步点(cudaDeviceSynchronize、cudaStreamSynchronize)?

    原题
  3. (进阶)如何识别模型推理中的算子级热点?对 cost 最高的单算子如何进一步下钻分析?

    原题
  4. TTFT、TPOT、ITL、吞吐量分别衡量什么?如何定位 Prefill 慢和 Decode 慢的不同根因?

    原题
  5. 如何分析 KV Cache 命中率与利用率?Prefix Caching 的效果如何量化评估?

    原题
  6. (进阶)Continuous Batching 的调度效率如何分析?Running/Max Batch Size 占比、Queue Time 突增意味着什么?

    原题
  7. 如何建立 Profile → Analyze → Hypothesize → Optimize → Verify 的闭环调优流程?

    原题
  8. (进阶)遇到线上推理性能退化,如何快速定位瓶颈层级(模型/框架/算子/硬件/调度)并给出优化决策树?

    原题