01
显存池基础概念
什么是显存池、为什么需要显存池、显存池与普通显存分配的区别
基础原理
02
并发推理场景分析
多模型并发、多卡并发、动态batch并发
并发场景
03
显存池核心架构
预分配机制、回收机制、碎片整理机制
架构机制
04
常见问题一：显存泄漏
现象、根因分析、排查工具（nvidia-smi、py-spy）
泄漏排查
05
常见问题二：显存溢出（OOM）
触发条件、排查步骤、临时解决方案
OOM溢出
06
常见问题三：显存碎片化
产生原因、影响、碎片率计算
碎片性能
07
常见问题四：并发死锁
锁竞争、死锁检测、超时机制
死锁并发
08
常见问题五：性能抖动
显存分配耗时、回收延迟、GC影响
抖动延迟
09
排查工具链
nvidia-smi 深度使用、Nsight Systems、PyTorch Profiler
工具profiling
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日志与监控
显存使用率日志、分配/释放事件追踪、告警阈值设置
监控日志
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代码级排查
hook 显存分配函数、自定义 allocator、trace 调用栈
代码hook
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案例一：单卡多模型并发推理显存泄漏
真实案例 · 定位与修复
案例泄漏
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案例二：动态batch导致显存碎片化
真实案例 · 碎片分析
案例batch
14
案例三：多线程死锁导致推理超时
真实案例 · 死锁检测
案例死锁
15
案例四：显存池配置不当引发OOM
真实案例 · 配置调优
案例OOM
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案例五：长尾请求导致显存回收不及时
真实案例 · 回收策略
案例长尾
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优化策略一：显存池大小动态调整
弹性伸缩 · 自适应
优化动态
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优化策略二：基于优先级的显存分配策略
优先级队列 · 服务质量
优化优先级
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优化策略三：异步回收与预分配
异步机制 · 预分配池
优化异步
20
优化策略四：显存池分片与隔离
分片 · 故障隔离
优化隔离
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优化策略五：使用CUDA Graph减少分配开销
CUDA Graph · 零分配
优化CUDA
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测试与验证
压力测试、稳定性测试、回归测试
测试质量
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生产环境部署
配置模板、灰度发布、回滚策略
部署SRE
24
与框架集成
PyTorch显存池、TensorFlow显存池、自定义扩展
框架集成
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多卡场景
NCCL通信与显存池协同、跨卡显存池
多卡NCCL
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容器化部署
Docker GPU限制、K8s显存管理、显存池隔离
容器K8s
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监控告警体系
Prometheus + Grafana 显存指标、自定义Exporter
监控告警
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高级话题：显存池与CUDA MPS / GPU虚拟化
MPS、虚拟化、高级隔离
高级MPS
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未来趋势
统一显存池、异构内存管理、AI驱动的显存调度
趋势前沿
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总结与最佳实践
排查checklist、常见误区、团队协作流程
总结最佳实践