Inferencia en GPU lenta al descubierto

fallback a CPU, conflictos de versiones CUDA/TensorRT y errores de contenedor

La factura de GPU sube, los paneles están en verde y aun así los clientes esperan. Este episodio investiga como un caso forense por qué la inferencia de Stable Diffusion con ONNX Runtime y TensorRT apenas usa la GPU mientras la latencia se dispara, y demuestra la solución con latencia, rendimiento y uso de GPU antes y después.

▶ Inferencia en GPU lenta al descubierto: fallback a CPU, conflictos de versiones CUDA/TensorRT y errores de contenedor (Doblaje IA)

Lo que aprenderás:

1. Fallback a CPU: por qué ONNX Runtime recurre en silencio al proveedor de ejecución de CPU y la latencia se multiplica entre 10 y 30 veces
2. Conflictos de versiones entre controlador, CUDA, cuDNN, ONNX Runtime y TensorRT que hacen perder sin aviso la atención fusionada y las optimizaciones FP16
3. Errores de configuración de contenedores: imágenes infladas, dispositivos GPU sin montar, NVIDIA Container Toolkit y la arena de memoria de CUDA
4. Controles de arranque de integridad y rendimiento: verificar proveedores, calentamiento con prompts canario deterministas y fallo inmediato en lugar de degradación silenciosa
5. Un protocolo de corrección repetible con matriz de versiones, motores TensorRT precompilados, IO binding, FP16 y despliegues blue-green con reversión automática

Este episodio es una versión en español doblada con IA del video animado de M365 Show del Microsoft MVP Mirko Peters.