5.3 多流并行与多上下文

文档摘要

5.3 多流并行与多上下文在深度学习推理的工业级落地现场，我们常常目睹这样一幕：一台搭载四块A100的服务器，GPU利用率却常年徘徊在35%以下；一个部署了TensorRT优化模型的服务，在突发流量下响应延迟陡增，而GPU显存占用率却始终未触及上限；更令人困惑的是，当多个请求被调度至同一Engine实例时，吞吐量非但未线性增长，反而因线程争抢陷入“伪饱和”——仿佛引擎已全速运转，燃料却卡在输油管中。这并非算力冗余的假象，而是计算资源与执行语义之间深刻失配的症候。TensorRT的Engine本身是静态、无状态、只读的二进制执行蓝图；它不持有任何运行时数据，不维护张量生命周期，也不感知请求上下文。