LLM部署应选择专用GPU还是共享GPU？

Question

**问题：LLM部署应选择专用GPU还是共享GPU？** 在部署大语言模型（LLM）时，选择使用专用GPU还是共享GPU是一个关键决策。专用GPU提供独占计算资源，保障推理和训练的高性能与低延迟，适合对响应速度和稳定性要求高的生产环境。而共享GPU成本更低，适合资源有限或负载波动大的场景，但可能因资源争用导致性能下降。实际部署中需综合考虑成本、性能需求、模型规模及并发请求量等因素。如何在保证服务质量的前提下优化资源利用率，是工程落地中的核心挑战之一。

Answer 1

LLM部署应选择专用GPU还是共享GPU？

在大语言模型（Large Language Model, LLM）部署中，GPU资源的选择直接影响到系统的性能、成本和可扩展性。本文将从多个维度深入分析专用GPU与共享GPU的优劣，并探讨如何根据实际业务需求做出合理决策。

1. 背景与基本概念

• 专用GPU（Dedicated GPU）：为单一任务或服务独占使用的GPU资源，提供高性能、低延迟，适用于对响应时间敏感的生产环境。
• 共享GPU（Shared GPU）：多个任务或服务共享同一块GPU资源，通过虚拟化或调度器实现资源分配，适合资源受限或负载波动大的场景。

2. 关键影响因素分析

评估维度	专用GPU优势	共享GPU优势
性能	高吞吐、低延迟、无资源争用	性能波动大，受其他任务影响
稳定性	稳定可靠，适合SLA要求高的系统	易受干扰，难以保障服务质量
成本	高成本，需长期投资硬件资源	低成本，按需使用资源
灵活性	资源固定，难以动态调整	支持弹性伸缩，适应流量变化
运维复杂度	简单，易于管理	复杂，需调度策略优化

3. 典型应用场景对比

以下是不同场景下GPU选择的推荐方案：

1. 高并发在线推理服务：如智能客服、实时翻译等，建议使用专用GPU，以确保低延迟和高可用性。
2. 离线批量训练任务：如模型迭代、数据预处理等，可采用共享GPU，利用空闲资源降低成本。
3. 中小规模测试/开发环境：共享GPU更经济高效，尤其适合初期验证阶段。
4. 混合工作负载平台：可通过Kubernetes + GPU插件实现多租户调度，兼顾效率与资源利用率。

4. 技术选型流程图

graph TD
            A[确定业务需求] --> B{是否对延迟敏感?}
            B -- 是 --> C[选择专用GPU]
            B -- 否 --> D{资源预算是否有限?}
            D -- 是 --> E[选择共享GPU]
            D -- 否 --> F[考虑混合部署模式]

5. 性能调优与资源共享策略

即使选择共享GPU，也可以通过以下手段提升整体性能与资源利用率：

• 多实例GPU（MIG）：NVIDIA A100及以上GPU支持MIG功能，将单卡划分为多个独立GPU实例，实现物理级隔离。
• 动态批处理（Dynamic Batching）：通过TensorRT或Triton Inference Server实现请求合并，提高GPU利用率。
• 优先级调度机制：在Kubernetes中设置QoS等级，保障高优先级任务的资源供给。
• 监控与反馈控制：结合Prometheus+Grafana进行GPU资源监控，及时调整调度策略。

# 示例：Kubernetes中配置GPU资源限制
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: llm-inference-pod
spec:
  containers:
  - name: llm-container
    image: my-llm-image
    resources:
      limits:
        nvidia.com/gpu: 1 # 请求一个GPU资源

6. 未来趋势与架构演进

随着云原生技术的发展，GPU资源管理正朝着更细粒度、更高密度的方向演进。例如：

• 云厂商提供的GPU弹性计算服务（如AWS EC2 P4、Azure NCv4）支持按秒计费，降低长期持有GPU的成本压力。
• Kubernetes生态逐渐完善GPU调度能力，如NVIDIA Device Plugin、GPU Operator等工具链日益成熟。
• 基于FPGA或ASIC的异构加速芯片逐步进入市场，可能改变传统GPU主导的AI部署格局。