《电子学报》网络首发论文《基于vGPU性能干扰感知的大模型推理负载资源高效配置方法》学术报告
一、作者团队与发表信息
本研究由山东大学集成电路学院张虎、戴鸿君（通讯作者），齐鲁工业大学（山东省科学院）孙明辉、王继彬、张有利，以及北京邮电大学刘杨合作完成，于2026年1月5日在《电子学报》（Acta Electronica Sinica）网络首发，ISSN 0372-2112，CN 11-2087/TN。
二、学术背景与研究目标
科学领域：本研究属于人工智能（Artificial Intelligence, AI）基础设施优化领域，聚焦GPU虚拟化（vGPU, Virtual GPU）技术在大模型推理负载中的资源调度问题。
研究动机：随着GPT、DeepSeek等大模型的广泛应用，GPU单卡算力提升导致中小规模模型推理时资源闲置率高达20%~40%。传统静态分配方法无法解决多租户场景下的性能干扰（Performance Interference）问题，尤其是大模型推理的动态资源需求易引发延迟超标和服务质量目标（SLO, Service Level Objective）违约。
研究目标：提出一种基于vGPU性能干扰感知的资源动态配置方法，在保证SLO的前提下优化GPU资源利用率，降低AI服务部署成本。
三、研究流程与方法
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性能干扰数据集构建
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实验设计：在NVIDIA A100和RTX6000硬件平台部署6种大模型（如Qwen3-0.6b-base、DeepSeek-r1-distill-qwen-7b），设置单实例独占（10%
100% GPU资源）与多实例并发（14容器）共78组实验，覆盖不同批处理大小（1~32）和负载组合。 -
数据采集：通过PyNVML和NVIDIA CUPTI工具实时监控GPU利用率、显存带宽、SM（Streaming Multiprocessor）调度等指标，重复3次取均值。
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轻量化干扰预测模型
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模型架构：
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Prefill阶段（计算密集型）：首Token响应时间（TTFT, Time to First Token）建模为批处理大小（(b^{(t)})）、vGPU算力占比（(f_k^{(g)})）、SM利用率（(u_s^{(g)})）的函数，引入非线性修正项（式3-5）。
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Decode阶段（内存密集型）：单Token生成时间（TPOT, Time Per Output Token）建模依赖显存带宽竞争和缓存命中率（式7-9）。
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参数拟合：采用非线性最小二乘法拟合实验数据，TPOT预测R²达0.95，TTFT为0.66。
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资源优化算法
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约束目标：以最小化GPU资源成本（式10）为目标，约束条件包括SLO延迟（TTFT≤τ_ttft）、吞吐量（TH(t)≥r(t)）。
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动态分配：基于HuggingFace Accelerate库预评估模型显存需求，按负载需求降序分配vGPU资源占比（算法1），增量调整步长Δr=1%。
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系统实现
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框架开发：集成Kubernetes、HAMI vGPU（支持1%粒度切分）和SGLang推理引擎，开源代码于GitHub（https://github.com/icalab-nsccjn/vgpu-llm-allocator）。
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监控模块：多层级采集GPU硬件指标与容器级推理状态，支持秒级决策。
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四、主要研究结果
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性能干扰量化：4实例并发时，TTFT延迟增长10%~100%，显存带宽竞争导致TPOT波动显著（图4-6）。
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资源配置优化：在NVIDIA A100平台，相比静态分配方案，该方法降低20% GPU资源占用（如Qwen3-4b-base从50%降至30%），同时满足SLO（表2）。
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泛化性验证：RTX6000平台实验显示模型对异构GPU架构的适应性，TPOT预测误差<5%。
五、结论与价值
科学价值：首次系统量化大模型推理在vGPU环境下的多维度性能干扰，建立耦合计算、显存、功耗的预测模型。
应用价值：为云数据中心提供开源工具链，支持多租户大模型服务的低成本部署，实测资源成本降低20%以上。
六、研究亮点
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创新方法：提出“预评估+动态增量”资源分配策略，避免传统启发式算法的组合爆炸问题。
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工程贡献：集成HAMI vGPU与SGLang的标准化框架，推动AI推理负载的云原生适配。
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跨模型适用性：覆盖6种参数规模（0.6B~8B）的大模型，验证方法的普适性。
七、其他价值
实验数据集与代码开源，为后续研究提供基准；提出的SLO约束优化模型可扩展至其他虚拟化场景（如CPU内存带宽竞争）。