AI 推理服务的可伸缩架构与成本优化

吞吐与时延并发批处理：合并请求提升 GPU 利用率；控制批大小与等待阈值。模型并行与流水线：在大模型场景中跨设备分片，平衡显存与带宽。量化与编译：使用 INT8/FP16 与编译优化（如 TensorRT），在可接受精度损失下提升性能。资源与扩缩自动扩缩：基于队列长度与时延分位触发扩缩；预留预热实例降低冷启动。成本：按区域与实例类型做成本评估；混合使用 Spot 实例与保留实例。