引言
在生产环境中部署DeepSeek模型时，性能优化直接关系到服务质量和运营成本。本文将深入探讨从芯片级优化到分布式调度的全栈性能提升方案，涵盖计算图优化、内存管理、批处理策略等关键技术，并分享在千万级QPS场景下的实战经验，帮助工程团队突破性能瓶颈，实现成本与效能的完美平衡。
一、计算图优化与内核定制
1.1 计算图融合策略
Transformer层融合示例
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.compiler.tensorrt import trt_convert as trt# 创建转换参数
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
)# 应用图优化
converter = trt.TrtGraphConverterV2(input_saved_model_dir='deepseek_model',conversion_params=conversion_params
”)
