NexGPU-算力租赁,GPU服务器,GPU云算力,AI服务器租用-新闻博客 - 弹性调度
很多团队租了云GPU跑大模型推理，看着卡在那里却利用率上不去。看着监控，SM利用率常常只有二三十，甚至更低，钱却一分没少花。这不是卡不够强，而是推理本身的特性在作怪。推理分两段：prefill把长prompt或上下文一次性算完，生成KV cache；decode则一个token一个token往外吐。prefill偏计算密集，decode偏内存带宽。两者挤在同一张卡上，长prompt一来，decode就被饿着，并发一高，显存里KV cache直接爆炸。单请求Llama 3 70B在128K上下文下，光KV cache就能吃掉40多GB，模型权重再一占，并发空间几乎为零。多用户一上来，要么排队，要么OOM。这几年大家慢慢摸出了路子。先从KV cache下手。PagedAttention把KV当成虚拟内存，按小块按需分配，请求结束立刻释放。以前预留最大长度，实际用不到一半的空间白占着，现在利用率直接翻倍甚至四倍。vLLM默认就开，配上合适的max-model-len和gpu-memory-utilization就能用。再量化。KV对精度没那么敏感，FP8直接砍半，NVFP4在新架构上还能再砍。70B模型32K上下文8并发，从80多GB掉到20GB左右很常见。质量损失在生产里大多可接受，尤其是非极致推理任务。CPU或NVMe offload当二级缓存也行，高峰时把冷block换出去，低优先级请求不至于直接拒。这些还只是单机优化。真正拉开差距的是拆分服务。把prefill和decode放到不同GPU池子里。prefill池专吃长上下文，算完把KV直接传给decode池继续生成。两边独立扩缩，互不干扰。长prompt不再拖累正在吐token的用户，decode池也能专门针对内存带宽优化。再加KV-aware路由：新请求优先打到已经缓存了相同前缀或历史的卡上，少重算。系统提示词、RAG文档、多轮对话历史这些共享部分，TTFT能从十几秒掉到一两秒。有实操经验的人反馈，哪怕只拆成两张卡，配合缓存路由和offload，整体吞吐和首token速度也能明显提升三成左右。流量形状变了，planner还能动态调整prefill/decode比例，不用手调。云端特别适合玩这套。本地买卡固定比例，流量一变就闲着。云上按需拉起不同规格实例，prefill用算力强的，decode用显存大或带宽高的，跑完释放。弹性调度让利用率从二三十往五六十甚至更高靠。训练集群饱和、推理却闲一半的情况，用autoscaling到零和分时复用也能压下去。选平台时看网络。拆分服务依赖快速KV传输，InfiniBand或高带宽RoCE是标配，延迟一高收益就没了。存储也得跟上，方便做多级缓存。现在有一类专注GPU的云服务，硬件更新快、配置简单、按量计费，正好匹配这种动态拓扑。NexGpu这类平台提供灵活的GPU租赁和弹性扩展，正好能支撑你快速验证prefill/decode池子，再根据实际流量调整规模，不用一开始就锁死一堆卡。实操步骤可以这样走。先单机vLLM跑起来，开PagedAttention、FP8 KV、prefix caching，测基准吞吐和延迟。监控内存带宽和SM利用率，确认是不是内存墙。然后上多卡，用框架把prefill和decode拆开，配置KV传输和路由。小流量先验证缓存命中率，再逐步加压。多轮agent或长上下文RAG场景收益最大，系统提示词一长，缓存命中直接省大头。常见误区有几个。一是上来就全拆，小流量反而增加复杂度，先聚合模式测清楚再拆。二是忽略传输开销，网络不够快，拆了还不如不拆。三是只盯峰值，忘了日常波动，弹性策略没配好，还是浪费。四是量化没验证任务，某些推理链对精度敏感，先A/B。价格波动也得考虑。GPU租赁价像石油一样跟着供需晃，短周期可能涨跌明显。拆分加缓存把同样算力压出更多token，单位成本就稳了。需求上来时弹性扩，闲时缩，比死守固定集群划算。NexGpu支持按需和灵活调度，正好帮中小团队在波动里卡准节奏，把优化落地到生产，而不是纸上谈兵。落地时别贪大。先从两卡或四卡验证端到端延迟和缓存命中，数据出来再扩。工具链成熟了，vLLM、相关编排框架都能直接用，云端镜像一拉就有环境。监控别只看GPU利用率，加上TTFT、ITL、缓存命中率、每token成本，这些才是真正赚钱的指标。推理已经占了大部分算力消耗，优化服务架构比单纯堆卡更有效。把prefill和decode拆开，把KV管好，同样的云GPU能服务更多用户、更长上下文、更复杂的多轮任务。试过的人都知道，一旦跑通，账单和体验都会不一样。接下来就看你怎么在自己的流量里把这些细节调到位了。
智能体不是单次调用，GPU得常开最近几个月，做AI应用的团队明显感觉到变化。以前调大模型，发个prompt、收个回复就结束。现在智能体一上线，规划、调工具、检查结果、再循环，一个任务动不动就跑十几二十轮。行业分析显示，这类代理式工作流单任务token消耗往往是普通聊天的5到30倍，有些复杂编码或企业场景甚至更高。结果就是GPU不再是“用完就关”的资源，而变成接近常驻的基线负载。国内业内也提到，智能体互联网连接规模可能到千亿级，推理算力快速超过训练，实现10倍以上增长。云端集中算力要向边端协同演进，但当前大多数中小团队还是先靠云GPU撑起来。问题来了：需求从间歇峰值变成持续波动，怎么租、怎么调度，才不把预算烧穿？租赁市场正在收紧，价格敏感度上升看近期租赁数据，H100等主流卡的短期和一年期合约价格从去年低点明显回升，部分跟踪显示7月以来整体租金又涨了5-10%，新一代卡涨幅更明显。供应端虽然有改善，但智能体和持续推理把利用率推高，很多节点几乎满载。有从业者直接算账：按每卡时约3美元、1024卡集群7×24跑智能体工作流，一个月光硬件就超260万美元，还没算失败重试和空闲损耗。这不是吓唬人。很多团队pilot阶段觉得token单价在降，一上生产才发现任务完成成本翻了好几倍。重发上下文、工具schema重复加载、失败循环，这些“隐形乘数”把账单推高。市场从“抢卡”变成“拼交付和弹性”，对中小团队来说，固定买断或长约锁死风险更大，弹性租赁反而成了更稳妥的选择。实操第一步：按任务拆解负载，别一上来堆卡智能体工作流的核心是多轮循环。规划阶段可能用大模型，执行子任务用小模型，检索和验证再切换。常见误区是整条链路都跑同一套大卡大模型，结果上下文越积越厚，精度下降还浪费算力。先做负载画像。统计一个典型任务平均调用次数、每轮输入输出token、峰值并发。再拆：主协调agent用高显存卡保证上下文窗口，子agent用性价比更高的中端卡跑工具调用或轻量推理。上下文管理很关键——别每次都把全历史塞回去。压缩总结、分层工具调用、按需检索，能显著砍掉重复计算。有团队通过路由简单子任务到更小模型，直接把月账单砍了四成左右。部署时用容器或serverless式启动，按需拉起实例。智能体空闲时缩到最小，有任务涌入再扩。别忘了监控重试率：数据延迟高或工具失败多，会放大调用次数。稳定低延迟的数据层能减少这类浪费。弹性调度怎么落地：从单节点到集群的节奏云端最适合智能体的就是“按需+可扩”。起步用单卡或小集群验证流程，确认token效率和成功率后再加卡。支持秒级或分钟级启动的平台，能匹配智能体突发并发——比如客服高峰或批量文档处理。调度策略上，优先用抢占式或spot资源跑非关键路径，关键路径用按需保证SLA。多卡互联带宽要够，不然多agent协同时数据搬运会成为瓶颈。显存管理也要细：KV cache容易爆，及时淘汰或量化能提高吞吐。国内异构环境多，N卡、国产卡混用时，统一调度层很重要，避免资源池割裂。常见坑：低估持续负载，只按峰值配资源，结果低谷闲置；或者反过来，配少了高峰排队，用户体验崩。解决办法是设自动扩缩规则，基于队列长度或token吞吐触发。测试时模拟真实循环次数，别只跑单轮。NexGpu这类云算力平台在这块就挺对口，提供弹性GPU租赁，支持快速启动和按需扩展，正好适配智能体从间歇到常开的波动。团队不用自己操心硬件采购和运维，直接聚焦工作流优化。成本控制的几个硬招上下文纪律：每次调用前清理无关信息，用摘要代替全量历史。工具定义分层，别一次加载几十个schema。模型路由：简单决策用小模型，复杂推理才上大模型。量化或蒸馏版本在子任务上往往够用。缓存与复用：prompt缓存、检索结果缓存，减少重复推理。失败熔断：设最大循环次数和超时，避免无限重试烧钱。利用率监控：实时看GPU占用、token产出率，低利用率就缩容。把这些做扎实，同样预算能跑更多并发agent。智能体时代，算力不再是“有就行”，而是“够稳、够弹、够省”。场景案例：从聊天机器人到工作流自动化举例说，一个内部知识助手升级成智能体：以前用户问一句答一句，现在自动查库、写报告、发邮件、检查结果。单任务调用从1次变成15次左右，token暴增。团队改成云端弹性部署后，平时保持基础实例，高峰自动加卡，结合上下文压缩和子agent拆分，月成本可控，响应还更稳。类似场景在客服、研发助手、运营自动化里越来越多。国内推理占比持续提升，智能体落地加速，云GPU租赁的灵活优势会更明显。自己建集群周期长、风险高，中小团队直接用成熟平台更快。NexGpu在通用能力上支持这类弹性场景，方便快速迭代智能体工作流，不用被硬件锁死。实际用的时候，先小规模试跑几天，摸清真实乘数，再定长期策略。别等账单到了才后悔。智能体把推理从“事件”变成“过程”，云GPU租赁也得跟着从“临时”变成“可调度的常备资源”。把乘数算清楚、调度做细，就能把这波需求红利吃到，而不是被成本拖垮。