Wolna inferencja na GPU zdemaskowana

fallback na CPU, konflikty wersji CUDA/TensorRT i błędy kontenerów

Rachunek za GPU rośnie, dashboardy świecą na zielono, a klienci i tak czekają. Ten odcinek bada jak sprawę kryminalną, dlaczego inferencja Stable Diffusion z ONNX Runtime i TensorRT prawie nie wykorzystuje GPU, gdy opóźnienia rosną, i dowodzi skuteczności poprawek pomiarami opóźnień, przepustowości i wykorzystania GPU przed i po.

▶ Wolna inferencja na GPU zdemaskowana: fallback na CPU, konflikty wersji CUDA/TensorRT i błędy kontenerów (Dubbing AI)

Czego się dowiesz:

1. Fallback na CPU: dlaczego ONNX Runtime po cichu przechodzi na dostawcę wykonania CPU, a opóźnienie rośnie od 10 do 30 razy
2. Konflikty wersji sterownika, CUDA, cuDNN, ONNX Runtime i TensorRT, przez które bez ostrzeżenia znikają fused attention i optymalizacje FP16
3. Błędna konfiguracja kontenerów: rozdęte obrazy, niezamontowane urządzenia GPU, NVIDIA Container Toolkit i arena pamięci CUDA
4. Bramki startowe dla integralności i wydajności: sprawdzanie dostawców, rozgrzewka z deterministycznymi promptami canary i twardy błąd zamiast cichej degradacji
5. Powtarzalny protokół naprawczy: macierz wersji, wstępnie zbudowane silniki TensorRT, IO binding, FP16 i wdrożenia blue-green z automatycznym wycofaniem

Ten odcinek to polska wersja z dubbingiem AI animowanego wideo z M365 Show prowadzonego przez Microsoft MVP Mirko Petersa.