Python 实现模型的低延迟部署：减少内核启动（Kernel Launch）开销的策略 大家好，今天我们来聊聊一个在模型部署中至关重要，但经常被忽视的话题：如何通过减少内核启动 (Kernel Launch) 开销，来实现 Python 模型的低延迟部署。特别是在使用 GPU 加速的场景下，内核启动的开销可能占据相当大的比例，直接影响模型的实时性。 1. 理解内核启动开销 首先，我们需要理解什么是内核启动开销。 在GPU编程中，内核（Kernel）指的是在GPU上执行的函数或程序。当CPU需要GPU执行某个计算任务时，它需要将这个任务（即内核）发送到GPU，这个过程就涉及到内核启动。 内核启动开销主要包含以下几个方面： CPU 端的开销： 数据准备和传输：将输入数据从 CPU 内存复制到 GPU 内存。 指令生成和传输：生成 GPU 指令并将内核代码发送到 GPU。 资源分配：在 GPU 上分配必要的资源，例如寄存器和共享内存。 GPU 端的开销： 内核调度：GPU 调度器将内核分配给可用的计算单元。 上下文切换：切换到内核执行所需的上下文。 这些步骤都需要时间，尤其是在频繁调用小内 …