01
显存池概述
什么是显存池 · 为什么需要显存池 · 核心目标
基础概念
02
显存分配与释放的痛点
频繁cudaMalloc/cudaFree开销 · 内存碎片化 · 泄漏风险
问题性能
03
显存池核心设计思想
预分配策略 · 复用机制 · 生命周期管理
设计架构
04
显存池的常见架构
全局池 vs 线程局部池 · 固定大小池 vs 可变大小池
架构对比
05
显存池的接口设计
初始化 · 申请 · 释放 · 销毁 · 状态查询
API设计
06
显存块管理
空闲链表 · 哈希索引 · 伙伴系统
数据结构算法
07
显存池的分配策略
最佳适配 · 首次适配 · 最差适配
策略算法
08
显存池的回收策略
延迟回收 · 立即回收 · 阈值触发回收
回收调优
09
显存池的线程安全设计
互斥锁 · 读写锁 · 无锁队列
并发安全
10
显存池的碎片整理
内存压缩 · 分代回收 · 碎片率监控
优化监控
11
显存池与CUDA Stream的协同
Stream关联 · 异步分配 · 同步点管理
CUDA异步
12
多GPU场景下的设计
设备亲和性 · 跨设备迁移 · 统一池视图
多GPU分布式
13
显存池的监控与调试
日志系统 · 性能计数器 · 可视化工具
调试可观测
14
显存池的基准测试
吞吐量测试 · 延迟测试 · 碎片率测试
性能评测
15
在TensorRT部署中的应用
TRT显存管理机制 · 自定义显存池集成
TensorRT推理
16
在PyTorch部署中的应用
PyTorch缓存分配器 · 替换为自定义池
PyTorch集成
17
在ONNX Runtime中的应用
Ort内存管理 · 自定义Allocator
ONNXRuntime
18
在推理服务中的应用
多模型共享池 · 动态扩缩容
服务弹性
19
在视频编解码中的应用
帧缓冲池 · 循环队列管理
视频编解码
20
在大模型推理中的应用
KV Cache池化 · 分页显存管理
大模型LLM
21
显存池的序列化与恢复
池状态保存 · 热加载 · 故障恢复
持久化容错
22
显存池的配置参数
初始大小 · 最大大小 · 块对齐 · 增长策略
配置调优
23
显存池的常见陷阱
内存泄漏检测 · 死锁预防 · ABA问题
坑避雷
24
显存池的性能优化
减少锁竞争 · 批量操作 · 预取策略
优化加速
25
显存池的扩展性设计
插件化后端 · 自定义分配算法 · 钩子机制
扩展插件
26
显存池与CPU内存池的对比
统一内存管理 · 异构池化方案
对比异构
27
显存池的测试方法论
单元测试 · 压力测试 · 混沌工程
测试质量
28
显存池的社区实践
CUB · RMM · PyTorch CachingAllocator源码分析
开源源码
29
显存池的选型指南
场景匹配 · 性能评估 · 成本权衡
选型决策
30
显存池的未来趋势
统一内存池 · 硬件加速分配 · AI驱动优化
趋势前沿