Langsame GPU-Inferenz entlarvt

CPU-Fallback, CUDA/TensorRT-Versionskonflikte und Container-Fehler beheben

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.

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

Das erfahren Sie:

1. CPU-Fallback: Warum ONNX Runtime still auf den CPU-Ausführungsanbieter ausweicht und die Latenz dadurch 10- bis 30-mal höher wird
2. Versionskonflikte zwischen Treiber, CUDA, cuDNN, ONNX Runtime und TensorRT, durch die Fused Attention und FP16-Optimierungen stillschweigend verloren gehen
3. Container-Fehlkonfigurationen: aufgeblähte Images, fehlende GPU-Geräte-Mounts, das NVIDIA Container Toolkit und die CUDA-Speicher-Arena
4. Start-Gates für Integrität und Leistung: Anbieter prüfen, Warmlauf mit deterministischen Canary-Prompts und harter Abbruch statt stiller Herabstufung
5. Ein wiederholbares Abhilfeprotokoll mit Versionsmatrix, vorgefertigten TensorRT-Engines, IO-Binding, FP16 und Blue-Green-Rollouts mit automatischem Rollback

Diese Folge ist eine KI-synchronisierte deutsche Fassung des animierten Erklärvideos aus der M365 Show von Microsoft MVP Mirko Peters.