Trage GPU-inferentie ontmaskerd

CPU-fallback, versieconflicten in CUDA/TensorRT en containerfouten oplossen

De GPU-rekening stijgt, de dashboards staan op groen en toch wachten de klanten. Deze aflevering onderzoekt als een forensische zaak waarom Stable Diffusion-inferentie met ONNX Runtime en TensorRT de GPU nauwelijks benut terwijl de latentie omhoogschiet, en onderbouwt de oplossing met latentie, doorvoer en GPU-benutting voor en na.

▶ Trage GPU-inferentie ontmaskerd: CPU-fallback, versieconflicten in CUDA/TensorRT en containerfouten oplossen (AI-nasynchronisatie)

Dit leer je:

1. CPU-fallback: waarom ONNX Runtime stilletjes terugvalt op de CPU-uitvoeringsprovider en de latentie 10 tot 30 keer hoger wordt
2. Versieconflicten tussen driver, CUDA, cuDNN, ONNX Runtime en TensorRT waardoor fused attention en FP16-optimalisaties ongemerkt verloren gaan
3. Verkeerd geconfigureerde containers: opgeblazen images, ontbrekende GPU-device-mounts, NVIDIA Container Toolkit en de CUDA-geheugenarena
4. Startcontroles voor integriteit en prestaties: providers controleren, warm-up met deterministische canary-prompts en hard falen in plaats van stil degraderen
5. Een herhaalbaar herstelprotocol met versiematrix, vooraf gebouwde TensorRT-engines, IO-binding, FP16 en blue-green-uitrol met automatische rollback

Deze aflevering is een met AI nagesynchroniseerde Nederlandse versie van de geanimeerde video uit de M365 Show van Microsoft MVP Mirko Peters.