01
显存池概述
什么是显存池 · 为什么需要显存池 · 与普通显存分配的区别
基础概念
02
压测基础概念
吞吐量定义 · 延迟定义 · QPS与TPS · 黄金三指标
指标核心
03
环境准备
GPU驱动安装 · CUDA Toolkit配置 · PyTorch/TensorFlow搭建
环境GPU
04
显存池核心架构
预分配机制 · 回收复用 · 碎片整理策略
架构机制
05
压测工具选型
nvprof · Nsight Systems · 自定义Python脚本对比
工具对比
06
编写第一个压测脚本
PyTorch分配显存 · 记录分配时间 · 计算吞吐量
实战脚本
07
多线程压测
threading与multiprocessing在GPU压测中的应用
并发多线程
08
异步压测
使用CUDA Stream实现异步分配与释放
异步CUDA
09
显存池配置调优
初始池大小 · 最大池限制 · 扩容策略
调优配置
10
压测数据采集
时间戳记录 · 显存使用量监控 · GPU利用率采集
监控数据
11
数据可视化
Matplotlib绘制吞吐量曲线 · 延迟分布直方图
可视化图表
12
结果分析
吞吐量瓶颈定位 · 延迟抖动分析 · 资源利用率评估
分析瓶颈
13
对比实验
有显存池 vs 无显存池 压测对比
对比实验
14
不同Batch Size压测
小Batch · 中Batch · 大Batch场景
Batch规模
15
不同模型大小压测
ResNet-50 · BERT-Base · GPT-2对比
模型对比
16
长时间稳定性压测
12h · 24h · 48h 压测方案
稳定性长时
17
异常场景压测
显存不足 · 驱动超时 · 进程崩溃恢复
异常容错
18
压测报告生成
自动化生成HTML报告 · 关键指标汇总
报告自动化
19
分布式显存池压测
多GPU · 多节点场景下的吞吐测试
分布式多节点
20
显存池碎片率分析
碎片率计算公式 · 碎片对吞吐的影响
碎片性能
21
压测脚本优化
减少Python GIL影响 · 使用C扩展加速
优化性能
22
实时监控系统
Prometheus + Grafana监控显存池状态
监控Grafana
23
压测自动化框架
构建可复用的压测CI/CD流水线
CI/CD自动化
24
显存池安全机制
分配超时保护 · 内存泄漏检测 · 异常回滚
安全保护
25
压测数据存储
InfluxDB存储时序数据 · SQLite存储配置
存储时序
26
高级压测技巧
随机分配模式 · 锯齿负载 · 突发流量模拟
高级负载
27
显存池与CUDA Graph
减少kernel launch开销
CUDAGraph
28
不同GPU型号对比
A100 · V100 · T4 显存池表现
GPU对比
29
生产环境部署
Kubernetes集成 · 弹性伸缩策略
K8s部署
30
全流程总结
最佳实践 · 常见问题FAQ · 未来展望
总结FAQ