Inferenza GPU lenta smascherata

fallback su CPU, conflitti di versione CUDA/TensorRT ed errori nei container

La bolletta GPU sale, le dashboard sono verdi eppure i clienti aspettano. Questo episodio indaga come un caso forense sul perché l’inferenza Stable Diffusion con ONNX Runtime e TensorRT usa a malapena la GPU mentre la latenza cresce, e dimostra la soluzione con latenza, throughput e utilizzo GPU prima e dopo.

▶ Inferenza GPU lenta smascherata: fallback su CPU, conflitti di versione CUDA/TensorRT ed errori nei container (Doppiaggio IA)

Cosa scoprirai:

1. Fallback su CPU: perché ONNX Runtime passa in silenzio al provider di esecuzione CPU e la latenza diventa da 10 a 30 volte più alta
2. Conflitti di versione tra driver, CUDA, cuDNN, ONNX Runtime e TensorRT che fanno perdere senza avvisi la fused attention e le ottimizzazioni FP16
3. Container mal configurati: immagini gonfie, dispositivi GPU non montati, NVIDIA Container Toolkit e arena di memoria CUDA
4. Controlli di avvio per integrità e prestazioni: verifica dei provider, warm-up con prompt canary deterministici e fallimento esplicito invece del degrado silenzioso
5. Un protocollo di correzione ripetibile con matrice delle versioni, engine TensorRT precompilati, IO binding, FP16 e rilasci blue-green con rollback automatico

Questo episodio è una versione italiana doppiata con l’IA del video animato di M365 Show del Microsoft MVP Mirko Peters.