推理服务（Inference Service），特别是针对大语言模型（LLM）或深度学习模型的服务，在面对流量抖动（Traffic Jitter/Spikes）和冷启动（Cold Start）时，面临着巨大的挑战。这主要是因为模型加载慢、显存占用大、计算资源昂贵。 以下是工业界通用的解决方案，分为流量调度层、运行时优化层、资源管理层和架构设计层四个维度进行详细解析： --- 一、 应对流量抖动 (Handling Traffic Jitter) 流量抖动指的是请求量在短时间内剧烈波动。目标是在高峰期保证吞吐量和低延迟，在低谷期节省成本。 1. 动态批处理 (Dynamic Batching) 这是 GPU 推理服务最核心的抗抖动手段。 原理：服务端不立即处理单个请求，而是设置一个极短的时间窗口（如 10ms-50ms），将该窗口内到达的多个请求合并成一个 Batch 发送给 GPU。 优势：GPU 擅长并行计算，Batch Size 越大（在显存允许范围内），单位成本越低，吞吐量越高。 工具：NVIDIA Triton Inference Server、vLLM（Continuo...
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