多模型共存（Multi-model Serving）是指在同一个推理服务集群、甚至同一张 GPU 卡上同时部署和运行多个不同的模型。这种做法的核心目的是提高硬件利用率（特别是 GPU）并降低成本，但它同时也引入了极大的工程复杂度和稳定性挑战。 以下是多模型共存带来的主要复杂度，按领域分类： 1. 资源竞争与隔离（Resource Contention & Isolation） 这是最核心的物理瓶颈。 显存（VRAM）争抢与碎片化： OOM 风险： 多个模型同时加载或推理时，很容易耗尽显存导致 Out Of Memory (OOM) 崩溃。 碎片化： 频繁加载和卸载不同大小的模型会导致显存碎片化，即使剩余总显存足够，也可能因为缺乏连续空间而无法加载新模型。 KV Cache 管理（针对 LLM）： 对于大语言模型，推理时的 KV Cache 是动态增长的。多个模型共存时，如何预留和动态分配 KV Cache 空间是一个极难的调度问题。 算力（Compute）争抢（Noisy Neighbor 问题）： 如果一个模型正在进行高强度的矩阵运算，另一个模型的推理请求可能会被阻塞或延迟显著...
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