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GPU利用率优化怎么做？5步定位算力空转真原因
GPU利用率优化不是把利用率数字拉高，而是先打开监控面板，把 GPU 利用率、请求排队时长和前缀缓存命中率三个指标并列出来，再按下面的顺序排查：利用率数字→排队→带宽→重复计算→引擎选型。只看 nvidia-smi 的静态占用已经不够，需要结合请求分布和引擎参数做系统化判断。先给结论：GPU利用率优化的排查顺序是什么第一步，确认你看到的“利用率”数字到底代表什么；第二步，看请求是否在排队等待，导致 GPU 空闲；第三步，看是否因为显存带宽受限，导致利用率高但有效 Token 产出不涨；第四步，看是否有重复计算（比如前缀重复计算和 Preemption 重算）；最后一步，才考虑是否需要更换推理引擎。2026 年下半年的评测与观测实践（如 DeepInfra、Spheron 等机构的基准）反复证明，仅靠 nvidia-smi 的利用率百分比无法区分“真空转”“假满载”和“算了没产出”这三类问题。三种「利用率不好看」：真空转、假满载、算了没产出类型典型表现根因排查重点真空转GPU 利用率低，算力空置请求排队、批处理不足排队时长、并发设置假满载利用率 100% 但吞吐不涨Decode 阶段显存带宽受限显存带宽、KV Cache 命中率算了没产出利用率高但有效 Token 产出低前缀重复计算、Preemption 重算前缀缓存命中率、抢占次数很多人误以为把 GPU 利用率拉满到 100% 就能线性提升吞吐，但实际上当 KV Cache 不足触发 Preemption（抢占并重算）时，GPU 可能满载但有效 Token 产出并未提升。第一步：确认利用率数字本身的含义，该看哪些指标GPU利用率优化的第一件事，是确认 nvidia-smi 显示的数字到底代表什么。nvidia-smi 显示的 GPU 利用率反映的是 SM（流处理器）是否有 kernel 在跑，并不代表算力被有效使用。要判断是否存在“算力空转”，需要结合以下细粒度指标交叉验证：指标含义用途vllm:request_queue_time_seconds请求排队等待时间判断是否因排队导致 GPU 空闲prefix cache hit rate前缀缓存命中率判断重复计算占比preemption 计数抢占次数发现因 KV Cache 不足导致的重算这些指标可通过 Prometheus 采集，例如 vLLM 内置了相关的 metrics。如果你发现排队时间高但 GPU 利用率低，说明请求到达不均匀或并发设置偏小；如果利用率高但排队时间也高，可能是调度问题。第二步：估算请求分布的前缀重合度，60% 这条线为什么关键打开你的线上日志，统计请求之间的共享前缀比例——比如系统提示词、RAG 检索块、多轮对话历史等经常重复的部分。计算所有请求中前缀重复的比例，当这个值超过 60% 时，就值得考虑采用具备前缀复用能力的引擎。这个 60% 的量化边界来自 2026 年的受控基准测试（如 DeepInfra 与 Spheron 的对比评测），而非营销口径。第三步：前缀重合度高时怎么优化，可预期收益是多少如果你的场景前缀重合度超过 60%（比如典型的 RAG 应用），使用 SGLang 的 RadixAttention 相比 vLLM 可以降低 20%~40% 的首字延迟（TTFT）。注意，这是 TTFT 的改善，并不代表总吞吐翻倍。该结果来自控制模型、精度与并发梯度的受控基准，仅在前缀重合度 >60% 时成立，且只体现在 TTFT，不代表总吞吐同幅提升。在多轮对话和 RAG 这类前缀重合高的场景中，首字延迟对用户体验影响很大。这里可以结合 SGLang部署 一文了解实际部署要点。第四步：前缀重合度低时别急着换引擎，先调参数如果前缀重合度低于 60%，甚至独立 Prompt 占多数，两个引擎的吞吐差距在 5% 以内，此时迁移引擎的成本可能高于收益。该差距同样基于受控对照，建议用你自己的请求分布回放复现后再下结论。优先调整 vLLM 参数：例如 --gpu-memory-utilization 默认是 0.9，即分配 90% 显存给模型权重和 KV Cache，保留 10% 缓冲防止 CUDA Graph 及临时张量溢出触发 OOM。如果 KV Cache 空间不足频繁触发 Preemption 重算，可以适当调大这个比例，或者降低 max_num_seqs、max_num_batched_tokens 来减少并发压力。注意，max_num_seqs 和 max_num_batched_tokens 的调整方向相反：调大 max_num_seqs 可提高批处理能力、降低排队时长，但会增加显存压力、可能引发更多 Preemption；反之调小这两个参数会减少并发、降低 Preemption 次数，但可能拉长排队时间。你需要根据自己的请求到达率和显存余量，在排队时长与 Preemption 次数之间取平衡。第五步：把吞吐提升换算成每百万 Token 成本，判断值不值得做计算方法：时租成本 ÷ 有效 Token 产出。有效 Token 产出 = 每请求输出 Token 数 × 单位时间成功请求数。迁移工程量、稳定性风险也要折算进收益侧。如果调参后吞吐提升明显，再考虑长期占用资源；否则用按量实例做短期验证更划算。用按量计费实例（如 NexGPU 上即开即用的同规格机型）跑短时验证，可把优化前后的有效吞吐差直接换算成时租差。GPU利用率优化的落地判据最终要回到每百万 Token 成本。做一次同请求分布的双引擎对照：该记录哪些指标才有可比性进行 A/B 对照实验时，必须保持同模型、同精度、同请求分布、同并发梯度，并记录以下指标：TTFT、每输出 Token 时延、有效吞吐、前缀缓存命中率、抢占次数。需要说明的是，这种对照需要在同规格实例上运行，NexGPU 提供按量计费的 GPU 资源和预制模型模板，方便你短时开出同规格实例跑两轮对照，用完即释放。如果你对集群规划有疑问，可参考 GPU集群规划。多卡场景下还需考虑张量并行与数据并行的切分方式，以及跨卡通信开销对吞吐的影响，可参考 多卡推理优化 中的实践建议。四个常见误判与排查检查清单把 nvidia-smi 满载当成算力用满——需要用细粒度指标交叉验证。把 TTFT 改善当成总吞吐改善——TTFT 降低不代表吞吐提升。盲信“某引擎全场景领先 29%”的非对照结论——注意版本、参数、请求分布是否一致。把显存比例一味调高导致 OOM——保留 10% 缓冲是为了稳定运行。排查检查清单[ ] 确认 GPU 利用率指标来源（nvidia-smi vs 引擎 metrics）[ ] 查看请求排队时长，判断是否空闲[ ] 统计前缀重合度，估算重复计算比例[ ] 检查 KV Cache 命中率与抢占次数[ ] 调整 gpu-memory-utilization 与 max_num_seqs 等参数[ ] 必要时同请求分布下做双引擎对照常见问题GPU利用率低怎么排查？先看请求排队时长：如果排队多但 GPU 空闲，可能是并发设置偏低或请求到达不均。再看前缀缓存命中率，如果命中率低，大量前缀被重复计算，浪费算力。最后检查显存比例是否过小导致频繁 Preemption。按此顺序即可定位。为什么GPU利用率100%但吞吐上不去？这通常是显存带宽受限或 Preemption 重算导致。Decode 阶段受显存带宽限制，即使 SM 满载，Token 产出也无法提升。另外 KV Cache 不足触发 RECOMPUTE 也会消耗算力但不出结果。此时应调大 gpu-memory-utilization 或减少并发。gpu-memory-utilization设多少合适？默认 0.9 是推荐起点，它分配 90% 显存给模型和 KV Cache，保留 10% 缓冲防止 OOM。如果频繁出现 Preemption，可在 0.9 基础上小幅上调，每次上调后观察 CUDA Graph 与运行时临时张量是否触发 OOM，具体上限取决于模型与显卡显存。若仍有问题，则降低 max_num_seqs。前缀缓存命中率怎么看？在 vLLM 的 Prometheus metrics 中查找 prefix cache hit rate 指标。若命中率低，说明大量前缀重复计算，可考虑启用前缀复用功能。你需要自行计算线上请求的共享前缀比例，以判断是否属于高重合场景。RAG场景推理引擎怎么选？如果前缀重合度超过 60%，优先考虑 SGLang，其 RadixAttention 可降低 20%~40% 的首字延迟。如果重合并不高，vLLM 与 SGLang 吞吐差距在 5% 以内，选择成熟度更高的 vLLM 即可，同时注意调优显存参数。多轮对话首字延迟太高怎么优化？先测多轮历史造成的前缀重合度，>60% 再评估前缀复用；同时检查是否因 KV Cache 不足触发抢占重算。可调大 gpu-memory-utilization 或降低并发参数，减少 Preemption 次数。