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GPU 利用率偏低的排查顺序

服务端 GPU 利用率偏低常见原因:批太小、请求稀疏、CPU 侧预处理或分词瓶颈、采样环节占用、以及网关限流排队;按请求链路逐层定位效率更高。

现场观察与热点定位

现场观察与热点定位
nvidia-smi dmon -s um -d 2      # 利用率与显存波动
nvidia-smi pmon -o T            # 进程级利用率
py-spy top --pid <服务 PID>     # Python 侧热点定位
排查顺序:请求有没有进来(网关日志)→ 是否在排队(服务指标)→ 批大小是否偏小 → CPU 预处理/分词是否瓶颈 → 是否被降频。
利用率天然随流量波动,判断要用较长时间的窗口与请求速率对照,不要用瞬时值下结论。

易错点

  • 只盯瞬时 0% 利用率:请求间隙的波谷属正常现象,要结合请求速率与服务指标判断

数据来源与参考

  • NVIDIA nvidia-smi 文档(docs.nvidia.com/deploy/nvidia-smi)
  • vLLM 官方文档:Production Metrics(docs.vllm.ai)
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