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name: tensorrt-server image: your-registry/tensorrt-resnet:latest ports: - containerPort: 8000 resources: limits: nvidia.com/gpu: 1 # 请求1张GPU env: - name: MODEL_PATH value: /app/resnet50.engine --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: resnet-service spec: selector: app: resnet-inference ports: - protocol: TCP port: 80 targetPort: 8000 type: LoadBalancer重点说明几个字段runtimeClassName: nvidia这是现代K8s集群推荐的做法替代旧版的nvidia-docker运行时切换机制。resources.limits.nvidia.com/gpu: 1请求一张完整GPU。若需共享可设为0.5或配合MIG使用。不要加securityContext.privileged: true新版工具链已无需特权模式强行开启反而带来安全隐患。推理服务代码该怎么设计FastAPI是个不错的选择——轻量、异步、自带文档。但要注意PyCUDA和TensorRT的初始化必须放在主线程完成否则会出现上下文错误。核心推理逻辑片段import tensorrt as trt import pycuda.driver as cuda import pycuda.autoinit import numpy as np from PIL import Image from fastapi import FastAPI, UploadFile, File import io app FastAPI() def load_engine(engine_path): with open(engine_path, rb) as f: logger trt.Logger(trt.Logger.WARNING) runtime trt.Runtime(logger) return runtime.deserialize_cuda_engine(f.read()) # 启动时加载引擎 ENGINE_PATH /app/resnet50.engine engine load_engine(ENGINE_PATH) context engine.create_execution_context() # 分配GPU内存假设最大batch1 input_shape engine.get_binding_shape(0) output_shape engine.get_binding_shape(1) d_input cuda.mem_alloc(1 * np.prod(input_shape) * 4) # FP32 d_output cuda.mem_alloc(1 * np.prod(output_shape) * 4) output_host np.empty(output_shape, dtypenp.float32) app.post(/predict) async def predict(file: UploadFile File(...)): contents await file.read() img Image.open(io.BytesIO(contents)).convert(RGB) # 预处理调整大小、归一化、转CHW img img.resize((224, 224)) input_data np.array(img).astype(np.float32) input_data input_data.transpose(2, 0, 1) / 255.0 input_data (input_data - [[0.485], [0.456], [0.406]]) / [[0.229], [0.224], [0.225]] input_data np.ascontiguousarray(input_data[None, ...]) # 主机→设备传输 cuda.memcpy_htod(d_input, input_data) # 执行推理 context.execute_v2(bindings[int(d_input), int(d_output)]) # 设备→主机传输 cuda.memcpy_dtoh(output_host, d_output) # 解析结果 pred_class int(np.argmax(output_host[0])) confidence float(np.max(output_host[0])) return {class_id: pred_class, confidence: confidence}几点经验提示使用np.ascontiguousarray()确保内存连续避免传输失败execute_v2()适用于所有静态或动态shape场景如果要做批量推理记得提前分配足够大的GPU缓冲区对于高并发场景考虑使用多CUDA stream实现并行流水线。实际落地中的权衡与取舍理论很美好但生产环境总有妥协。GPU独占还是共享方案优点缺点适用场景每Pod独占1张GPU性能稳定、延迟可控成本高、资源利用率低在线服务、自动驾驶决策多Pod共享1张GPU节省成本可能相互干扰批量离线任务、后台分析对于关键业务建议优先保证SLA采用独占模式。若想提高利用率可考虑使用MIGMulti-Instance GPU将A100等高端卡划分为多个独立实例彼此隔离且可单独分配。冷启动问题如何缓解首次加载大型引擎如BERT-large可能耗时数秒。用户第一次请求总会遇到长延迟。解决方案包括使用initContainer预热模型Pod启动后异步加载健康检查直到加载完成才就绪结合HPA预留副本避免缩容到零。监控怎么做至少关注以下几个指标GPU利用率nvidia_smi_utilization_gpu显存占用nvidia_smi_memory_used推理QPS、P99延迟可通过Prometheus FastAPI中间件采集引擎加载成功率日志关键字匹配将这些数据接入Grafana大盘才能真正做到“看得见、管得住”。最终效果不只是快了几倍某客户在智能安防项目中将原本基于TensorFlow Serving的行人识别服务迁移到“TensorRT K8s”架构后取得了以下成果单卡吞吐从45 QPS提升至180 QPS300%P99延迟从28ms降至6ms通过HPA实现夜间自动缩容月度GPU成本下降40%新模型发布从小时级缩短至分钟级支持灰度发布和快速回滚更重要的是团队不再需要专人驻守服务器排查OOM或驱动冲突问题——一切回归标准化运维。写在最后将TensorRT部署到Kubernetes并非简单的“容器化加个GPU”就能搞定。它考验的是你对模型优化、系统架构、资源调度和可观测性的综合理解。但这套组合拳一旦打通带来的不仅是性能数字的跃升更是一种思维方式的转变AI服务不再是难以驾驭的“黑盒子”而是可以像数据库、缓存一样被统一管理、弹性伸缩、持续交付的现代化基础设施组件。未来属于那些能把AI“工业化落地”的团队。而掌握“TensorRT K8s”这条技术路径或许就是第一步。