Inferensi GPU lambat terungkap

fallback ke CPU, konflik versi CUDA/TensorRT, dan kesalahan kontainer

Tagihan GPU naik, dasbor berwarna hijau, tetapi pelanggan tetap menunggu. Episode ini menyelidiki layaknya kasus forensik mengapa inferensi Stable Diffusion dengan ONNX Runtime dan TensorRT nyaris tidak memakai GPU sementara latensi melonjak, lalu membuktikan perbaikannya dengan latensi, throughput, dan utilisasi GPU sebelum dan sesudah.

▶ Inferensi GPU lambat terungkap: fallback ke CPU, konflik versi CUDA/TensorRT, dan kesalahan kontainer (Sulih Suara AI)

Yang akan Anda pelajari:

1. Fallback ke CPU: mengapa ONNX Runtime diam-diam beralih ke execution provider CPU sehingga latensi naik 10 hingga 30 kali lipat
2. Konflik versi antara driver, CUDA, cuDNN, ONNX Runtime, dan TensorRT yang diam-diam menghilangkan fused attention dan optimasi FP16
3. Kesalahan konfigurasi kontainer: image yang membengkak, perangkat GPU yang tidak di-mount, NVIDIA Container Toolkit, dan arena memori CUDA
4. Gerbang integritas dan performa saat startup: cek provider, warm-up dengan prompt canary deterministik, dan gagal tegas alih-alih penurunan diam-diam
5. Protokol perbaikan yang dapat diulang: matriks versi, engine TensorRT siap pakai, IO binding, FP16, dan rilis blue-green dengan rollback otomatis

Episode ini adalah versi Bahasa Indonesia dengan sulih suara AI dari video animasi M365 Show oleh Microsoft MVP Mirko Peters.