阿里云PAI-EAS共享GPU 一卡多模型部署全攻略

2026-06-28阅读 0热度 0

GPU

在单GPU上同时运行多个模型实例是推理部署的典型场景。以阿里云PAI-EAS为例，流程相当直接：购买包月GPU专有资源组，再将模型打分服务挂载至该资源组即可。

硬件选型上，推理卡常选用A10（32核）、gu30或L20。以A10为例，其标称显存24GB（实际可用略低），可将它划分为3个推理实例，每实例分配7GB显存——留出余量比硬撑8GB更可靠。

关键配置参数

以下列出核心参数，具体配置步骤见下一节。PAI-EAS服务配置文件里，gpu_memory 最为关键，务必设为7（即7GB）。

常见陷阱：请勿设置 gpu_core_percentage，否则GPU响应时间（RT）会产生不规则毛刺。此外，在EasyRec中必须指定 cuda: "11.2"。

在引擎配置（pairec）中，BatchCount 控制每次评分处理的目标物品数，直接影响吞吐与延迟。

若内存与GPU显存读数正常，且服务状态显示为“运行中”，即表示配置生效。

核：32个

内存：188G

gu30卡：一个实例7G显存

gpu 核心占比：30%

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一般将 BatchCount 设为 100～300。举例说明：若 BatchCount=300，精排物品总量为900，则精排PAI-EAS服务至少需要3个实例才能快速返回评分；若仅部署1个实例，则需评分3次，耗时线性增长至3倍。

EasyRec 配置中必须指定 cuda: "11.2"。

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