01
显存碎片概述
什么是显存碎片 · 内部碎片与外部碎片 · 产生的根本原因
基础概念
02
GPU显存管理机制
CUDA分配释放策略 · cudaMalloc/Free · 显存池概念
CUDA底层
03
推理场景下的显存特征
推理vs训练内存差异 · Dynamic Shape挑战 · KV Cache碎片
推理LLM
04
显存碎片对推理延迟的影响
分配延迟增加 · 带宽利用率下降 · Batching效率降低
性能延迟
05
显存碎片对推理吞吐量的影响
最大并发数受限 · 请求排队超时 · GPU利用率下降
吞吐并发
06
显存碎片对模型精度的影响
精度损失？内存越界 · 数据污染 · 数值稳定性
精度风险
07
显存碎片对服务稳定性的影响
OOM错误 · 服务重启 · SLA violation · 长尾延迟
稳定性SLA
08
显存碎片度量指标
碎片率 · 最大可用块大小 · 分配延迟分布
度量监控
09
显存碎片可视化工具
nvidia-smi · Nsight Systems · 自定义CUDA追踪
工具可视化
10
显存碎片模拟与基准测试
PyTorch/CUDA模拟 · 基准方法论 · Benchmark工具
测试模拟
11
显存碎片优化策略概览
预分配 · 内存池化 · 碎片整理 (Defrag)
优化总览
12
预分配策略
固定/动态大小缓存池 · 混合策略
预分配池化
13
内存池化技术
CUB/CUBLAS池化 · PyTorch Caching Allocator · 自定义
池化Allocator
14
碎片整理技术
显存压缩 · 在线/离线整理 · 开销分析
整理压缩
15
动态形状优化
Padding与Batching · 形状对齐 · 动态Batching
动态形状优化
16
KV Cache优化
PagedAttention · vLLM框架 · 连续批处理
LLMKV
17
显存碎片与模型部署框架
TensorRT · ONNX Runtime · DeepSpeed Inference
部署框架
18
显存碎片与多模型部署
多模型共享显存 · 热加载卸载 · 碎片隔离
多模型隔离
19
显存碎片与量化推理
量化对碎片影响 · 混合精度 · INT8/FP8实践
量化精度
20
显存碎片与分布式推理
张量并行 · 流水线并行 · 通信与碎片
分布式并行
21
显存碎片与边缘设备
移动端限制 · 嵌入式挑战 · 轻量化方案
边缘移动端
22
显存碎片与云服务
公有云显存竞争 · 多租户隔离 · 成本权衡
云多租户
23
显存碎片与实时推理
实时性碎片控制 · 低延迟技巧 · 硬实时管理
实时低延迟
24
显存碎片与大规模语言模型
LLM显存特征 · 长序列碎片 · 模型并行
LLM大模型
25
显存碎片与视觉模型
ViT/CNN显存特征 · Feature Map碎片 · 分辨率影响
视觉CNN
26
显存碎片与推荐系统模型
推荐模型特征 · Embedding碎片 · 稀疏特征
推荐Embedding
27
显存碎片与多模态模型
多模态显存管理 · 跨模态对齐 · 端到端优化
多模态对齐
28
显存碎片监控与告警
Prometheus+Grafana · 自定义Metrics · 告警阈值
监控告警
29
显存碎片案例分析
生产环境复盘 · 优化前后对比 · 经验教训
案例实战
30
显存碎片未来趋势
硬件级管理(HBM3e) · 软件定义显存 · AI驱动调度
趋势前沿