Повільний інференс на GPU

відкат на CPU, конфлікти версій CUDA/TensorRT і помилки контейнерів

Рахунок за GPU зростає, дашборди зелені, а клієнти все одно чекають. У цьому випуску, як у криміналістичному розслідуванні, з’ясовуємо, чому інференс Stable Diffusion на ONNX Runtime і TensorRT майже не навантажує GPU, поки затримка зростає, а рішення підтверджуємо вимірюваннями затримки, пропускної здатності й завантаження GPU до і після.

▶ Повільний інференс на GPU: відкат на CPU, конфлікти версій CUDA/TensorRT і помилки контейнерів (ШІ-дубляж)

Що ви дізнаєтеся:

1. Відкат на CPU: чому ONNX Runtime непомітно переходить на CPU-провайдер виконання, а затримка зростає в 10–30 разів
2. Конфлікти версій драйвера, CUDA, cuDNN, ONNX Runtime і TensorRT, через які без попередження втрачаються fused attention та оптимізації FP16
3. Помилки конфігурації контейнерів: роздуті образи, незмонтовані GPU-пристрої, NVIDIA Container Toolkit і арена пам’яті CUDA
4. Перевірки цілісності та продуктивності під час запуску: контроль провайдерів, прогрів на детермінованих canary-промптах і явний збій замість тихої деградації
5. Відтворюваний протокол виправлення: матриця версій, заздалегідь зібрані рушії TensorRT, IO binding, FP16 і blue-green-розгортання з автоматичним відкатом

Цей випуск — українська версія з ШІ-дубляжем анімованого відео з M365 Show від Microsoft MVP Мірко Петерса.