引言
在生產環境中部署DeepSeek模型時，性能優化直接關系到服務質量和運營成本。本文將深入探討從芯片級優化到分布式調度的全棧性能提升方案，涵蓋計算圖優化、內存管理、批處理策略等關鍵技術，并分享在千萬級QPS場景下的實戰經驗，幫助工程團隊突破性能瓶頸，實現成本與效能的完美平衡。
一、計算圖優化與內核定制
1.1 計算圖融合策略
??Transformer層融合示例??
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.compiler.tensorrt import trt_convert as trt# 創建轉換參數
conversion_params = trt.TrtConversionParams(precision_mode=trt.TrtPrecisionMode.FP16,max_workspace_size_bytes=1 << 30,maximum_cached_engines=100,minimum_segment_size=3,allow_build_at_runtime=True
)# 應用圖優化
converter = trt.TrtGraphConverterV2(input_saved_model_dir='deepseek_model',conversion_params=conversion_params
”)
