Langsame GPU-Inferenz entlarvt: CPU-Fallback, CUDA/TensorRT-Versionskonflikte und Container-Fehler beheben (KI-Synchronfassung)

Die GPU-Rechnung steigt, die Dashboards sind grün – und trotzdem warten die Kunden. Diese Folge untersucht wie einen Kriminalfall, warum Stable-Diffusion-Inferenz mit ONNX Runtime und TensorRT kaum GPU-Auslastung zeigt, während die Latenz steigt, und belegt die Lösung mit Latenz, Durchsatz und GPU-Auslastung vor und nach der Korrektur.Das erfahren Sie:CPU-Fallback: Warum ONNX Runtime still auf den CPU-Ausführungsanbieter ausweicht und die Latenz dadurch 10- bis 30-mal höher wirdVersionskonflikte zwischen Treiber, CUDA, cuDNN, ONNX Runtime und TensorRT, durch die Fused Attention und FP16-Optimi