Redis+Lua实现客户端GPU负载均衡，提升AI服务效率40%

本文介绍了一种使用Redis和Lua实现的客户端GPU负载均衡解决方案。作者在使用Triton服务大型语言模型时遇到了尾部延迟和GPU利用率低的问题，通过构建实时GPU负载跟踪系统，成功将GPU利用率提升了约40%，同时改善了服务延迟。该方案采用客户端路由器设计，能够动态分配计算任务，优化资源使用效率。文章不仅分享了具体的技术实现，还提供了实际应用效果数据，对AI基础设施优化具有实用参考价值。评论中提到的作业队列方案也为读者提供了另一种优化思路，值得进一步探讨。