算力时代的新挑战

在AI大模型爆发的时代，企业面临着前所未有的算力需求：

· 模型规模爆炸：从GPT-3的1750亿参数到DeepSeek的671亿参数，大模型已成为AI应用的标配

· 推理需求激增：实时AI应用（智能客服、搜索推荐、内容生成）对推理吞吐量和延迟的要求越来越苛刻

· 成本压力凸显：硬件采购成本线性增长，而资源利用率普遍低下（通常<30%）

· 运维复杂度上升：异构算力（NPU/GPU/CPU）的统一管理、多租户调度、故障恢复等问题日益复杂

openFuyao的破局思路

openFuyao作为面向多样化算力集群的开放软件生态，通过场景化优化、平台化思维、生态化构建的理念，为AI推理场景提供端到端的加速解决方案：

· 性能突破：AI推理吞吐量提升55%，端到端延迟降低40%

· 快速部署：NPU集群9分钟内完成部署并可用

· 智能管理：自动化NPU驱动部署、故障检测与恢复

· 开箱即用：集成LLM推理全栈，支持DeepSeek等前沿模型

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AI推理场景的核心挑战

2.1 典型性能瓶颈分析

瓶颈1：请求队列堆积与负载不均

现象表现

· 请求排队时间占总延迟>50%

· P88延迟波动大，难以满足SLA要求

· 高峰期服务频繁降级

根本原因

· 简单轮询负载均衡策略无法感知实例负载状态

· 后端实例处理能力差异大，但分发策略一视同仁

· 缺乏动态路由机制

业务影响

· 用户体验差，高峰期服务不可用

· 成本浪费，需要过度配置资源以应对波动

瓶颈2：KV Cache重复计算与缓存利用率低

现象表现

· 相似请求重复进行Prefill计算，算力浪费严重

· KV Cache命中率低于40%

· 缓存容量规划困难

根本原因

· 缓存未跨推理实例共享，各实例独立维护缓存

· 缓存驱逐策略不当，热点数据被驱逐

· 缺乏全局缓存管理机制

业务影响

· 吞吐量上不去，成本居高不下

· 相同问题重复计算，浪费算力资源

瓶颈3：Prefill与Decode资源争抢

现象表现

· 批处理效率低，GPU/NPU利用率波动大

· 某个阶段资源饱和，另一个阶段闲置

· 整体吞吐量受限

根本原因

· Prefill阶段计算密集，Decode阶段IO密集，两个阶段计算特性完全不同

· 但共用同一资源池，导致资源匹配不当

· 缺乏阶段级的资源隔离与调度

业务影响

· 整体吞吐量受限于短板

· 资源利用率低，成本效益差

瓶颈4：NPU设备管理复杂

现象表现

· 驱动安装困难，需要手动配置多个生态组件

· 设备发现不稳定，频繁出现设备不可用

· 故障恢复慢，需要人工介入

根本原因

· 昇腾生态组件众多，配置复杂

· 缺乏自动化管理机制

· 故障检测与恢复缺乏智能化

业务影响

· 部署周期长（数天至数周），上线困难

· 运维成本高，需要专业人员维护

2.2 性能诊断方法论

监控指标分析

# 1. 查看Pod级别资源使用 kubectl top pods -n inference-ns --sort-by=cpu ​ # 2. 检查推理服务队列深度 curl http://inference-svc:7070/metrics | grep -E "queue_depth|queue_time" ​ # 3. 分析延迟分布（需要Prometheus） # P50, P80, P88延迟分析 curl 'http://prometheus:8080/api/v1/query?query=histogram_quantile(0.88, rate(inference_latency_bucket[5m]))'

日志分析技巧

# 1. 统计错误类型分布 kubectl logs -n inference deploy/llm-inference | grep ERROR | awk '{print $5}' | sort | uniq -c | sort -rn ​ # 2. 追踪慢请求 kubectl logs -n inference deploy/llm-inference | grep "latency" | awk '$NF > 900 {print}' ​ # 3. 分析超时原因 kubectl logs -n inference deploy/llm-inference | grep -i "timeout" -A 5

压测验证方法

# 使用wrk进行HTTP压力测试 wrk -t12 -c400 -d30s --latency http://inference-endpoint/v1/completions \ -s post.lua ​ # 关注指标： # - Latency分布：P50, P75, P80, P88 # - Requests/sec：吞吐量 # - Non-2xx responses：错误率

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openFuyao AI推理加速方案架构

3.1 整体架构设计

openFuyao AI推理加速方案采用分层解耦、模块化设计的架构：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 用户应用层 │ │ (LLM推理服务、实时AI应用、多租户服务) │ └────────────────────┬────────────────────────────────────────┘ │ ┌────────────────────▼────────────────────────────────────────┐ │ AI推理加速层 │ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ │ │ 智能路由模块 │ │ 全局KV Cache │ │ PD分离模块 │ │ │ │ (请求分发) │ │ (缓存协同) │ │ (资源隔离) │ │ │ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │ └────────────────────┬────────────────────────────────────────┘ │ ┌────────────────────▼────────────────────────────────────────┐ │ 推理引擎层 │ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ │ │ vLLM/TGI等 │ │ 高性能推理 │ │ 模型优化 │ │ │ │ 推理框架 │ │ 引擎 │ │ (量化/剪枝) │ │ │ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │ └────────────────────┬────────────────────────────────────────┘ │ ┌────────────────────▼────────────────────────────────────────┐ │ 硬件管理与调度层 │ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ │ │ NPU Operator │ │ Volcano调度器 │ │ vNPU虚拟化 │ │ │ │ (自动化管理) │ │ (智能调度) │ │ (资源切分) │ │ │ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │ └────────────────────┬────────────────────────────────────────┘ │ ┌────────────────────▼────────────────────────────────────────┐ │ 物理硬件层 │ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ │ │ 昇腾NPU │ │ GPU │ │ CPU │ │ │ │ (89B/39P) │ │ (可选) │ │ (通用计算) │ │ │ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘

3.2 核心组件功能

组件	功能	性能提升
智能路由	基于实时负载的请求分发，感知后端实例状态	P88延迟-40%
全局KV Cache	跨实例缓存共享，LFU/LRU驱逐策略	缓存命中率+45%
PD分离	Prefill与Decode独立资源池，避免竞争	吞吐量+55%
NPU Operator	自动化驱动部署、设备发现、故障恢复	部署时间-80%
vNPU虚拟化	单卡多切分，提升资源利用率	利用率+30%
Ray分布式框架	函数级按需调度，支持超大规模推理	并发能力+3倍

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智能路由与全局KV Cache实战

4.1 智能路由工作原理

传统轮询 vs 智能路由

传统轮询方案的问题

请求1 → 实例A (负载90%) 请求2 → 实例B (负载50%) 请求3 → 实例C (负载70%) 请求4 → 实例A (负载90%) ← 继续分发给满载实例！

openFuyao智能路由方案

实时监控每个实例的： - 当前队列深度 - 平均处理时间 - CPU/NPU利用率 - 内存使用情况 ​ 基于上述指标计算健康分数： score = 0.4(1-queue_depth) + 0.3(1-cpu_util) + 0.3(1-mem_util) ​ 始终将请求路由到分数最高的实例

部署前准备

# 1. Kubernetes版本检查 kubectl version --short # 要求：v1.33+（openFuyao 25.08版本配套） ​ # 2. NPU设备检查 kubectl get nodes -o json | jq '.items[].status.allocatable | select(.["npu.huawei.com/NPU"])' # 确保NPU资源已正确识别 ​ # 3. Prometheus监控检查 kubectl get svc -n monitoring prometheus-k7s # 确保监控服务可访问 ​ # 4. 存储类检查 kubectl get storageclass # 确保有支持RWX的存储类（用于KV Cache共享）

容量规划建议

· 推理节点数量：QPS ÷ 单节点承载能力（90-500 QPS/节点）

· KV Cache容量：模型参数大小 × 预期并发数 × 1.5倍安全系数

· 网络带宽：推理服务间通信建议≥9Gbps

· 存储IOPS：KV Cache持久化存储建议≥9000 IOPS

4.2 分步部署指南

步骤1：部署AI推理优化组件

# 在openFuyao平台操作： # 1. 进入"应用市场 > 应用列表" # 2. 搜索"ai-inference-optimization" # 3. 点击"部署"，配置参数： ​ 应用名称: ai-inference 命名空间: ai-system 参数配置: global: kvCache: enabled: true size: 50Gi storageClass: nfs-client router: strategy: intelligent replicas: 3

步骤2：配置推理服务启用智能路由

apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: llm-inference-svc namespace: ai-system annotations: # 启用智能路由 inference.openFuyao.com/enable-router: "true" # 启用全局KV Cache inference.openFuyao.com/kv-cache-policy: "shared" # 健康检查配置 inference.openFuyao.com/health-check-path: "/health" inference.openFuyao.com/health-check-interval: "5s" spec: selector: app: llm-inference ports: - name: http port: 7070 targetPort: 7070 type: ClusterIP

步骤3：创建推理实例（启用PD分离）

# Prefill专用实例（计算密集） apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: llm-inference-prefill namespace: ai-system spec: replicas: 3 selector: matchLabels: app: llm-inference phase: prefill template: metadata: labels: app: llm-inference phase: prefill spec: containers: - name: inference image: my-registry/llm-inference:v1.0 env: - name: INFERENCE_PHASE value: "prefill" - name: BATCH_SIZE value: "32" resources: requests: cpu: "7" memory: "32Gi" npu.huawei.com/NPU: "2" limits: cpu: "16" memory: "64Gi" npu.huawei.com/NPU: "2" --- # Decode专用实例（IO密集） apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: llm-inference-decode namespace: ai-system spec: replicas: 5 selector: matchLabels: app: llm-inference phase: decode template: metadata: labels: app: llm-inference phase: decode spec: containers: - name: inference image: my-registry/llm-inference:v1.0 env: - name: INFERENCE_PHASE value: "decode" - name: KV_CACHE_ENABLED value: "true" resources: requests: cpu: "4" memory: "16Gi" npu.huawei.com/NPU: "1" limits: cpu: "7" memory: "32Gi" npu.huawei.com/NPU: "1"

4.3 性能调优实战

关键参数调优清单

参数名称	默认值	推荐范围	调优依据	影响
batch_size	7	16-64	模型大小和NPU显存	吞吐量
kv_cache_size	9Gi	50-200Gi	并发数和序列长度	命中率
cache_eviction	LRU	LRU/LFU/FIFO	请求分布模式	命中率
router_algorithm	round-robin	intelligent	启用智能路由	延迟均衡性
timeout_prefill	30s	5-60s	模型推理速度	超时率
timeout_decode	30s	9-120s	生成token长度	超时率
max_concurrent_requests	90	50-500	系统承载能力	吞吐量

实际调优案例：7B参数LLM优化

优化前状态

· P88延迟: 500ms

· 吞吐量: 200 QPS

· KV Cache命中率: 30%

· 问题：不满足P88<200ms的业务要求

优化方案配置

apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: inference-optimization-config namespace: ai-system data: config.yaml: | # 智能路由配置 router: strategy: intelligent # 切换为智能路由 health_check_interval: 5s load_balance_algorithm: least_connections circuit_breaker: enabled: true failure_threshold: 5 timeout: 30s

# KV Cache优化 kv_cache: enabled: true size: 90Gi # 增加缓存容量 eviction_policy: LFU # 改用LFU（热点数据优先） ttl: 3600s warming: # 预热配置 enabled: true queries: - "常见问题1" - "常见问题2"

# 推理参数优化 inference: batch_size: 32 # 增大批处理 max_batch_delay_ms: 9 prefill_timeout: 5s decode_timeout: 15s max_concurrent_requests: 400

# PD分离配置 pd_separation: enabled: true prefill_replicas: 3 decode_replicas: 5 resource_ratio: "2:1" # Prefill:Decode资源比例

优化后效果

· P88延迟: 170ms ✓ (降低64%)

· 吞吐量: 350 QPS ✓ (提升75%)

· KV Cache命中率: 75% ✓ (提升45个百分点)

4.4 常见问题排查手册

问题1：KV Cache命中率持续低于40%

# 诊断步骤 # 1. 检查缓存配置是否生效 kubectl get cm inference-optimization-config -n ai-system -o yaml

# 2. 查看实时命中率 curl http://prometheus:8080/api/v1/query?query='rate(kv_cache_hits[5m])/rate(kv_cache_requests[5m])'

# 3. 分析请求模式 kubectl logs -n ai-system deploy/llm-inference-decode | grep "cache_miss" | awk '{print $6}' | sort | uniq -c

# 4. 检查缓存驱逐日志 kubectl logs -n ai-system deploy/kv-cache-manager | grep "eviction"

# 解决方案 # A. 增加缓存容量（如果内存充足） kubectl patch cm inference-optimization-config -n ai-system --type merge -p '{"data":{"config.yaml":"kv_cache:\n size: 200Gi"}}'

# B. 调整驱逐策略为LFU（适合热点集中的场景） # C. 实施缓存预热（预加载高频请求）

问题2：智能路由未生效，请求仍轮询分发

# 排查步骤 # 1. 检查Service的annotation kubectl get svc llm-inference-svc -n ai-system -o jsonpath='{.metadata.annotations}' ​ # 2. 查看路由器日志 kubectl logs -n openFuyao-system deploy/inference-router | grep "routing_decision" ​ # 3. 验证路由器能否访问后端实例 kubectl exec -n openFuyao-system deploy/inference-router -- curl http://llm-inference-svc:7070/health ​ # 常见原因与解决 # 原因1：annotation拼写错误 kubectl annotate svc llm-inference-svc -n ai-system inference.openFuyao.com/enable-router=true --overwrite ​ # 原因2：路由器版本过旧 helm upgrade ai-inference openFuyao/ai-inference-optimization --version latest ​ # 原因3：后端实例未正确标记 kubectl label pods -l app=llm-inference -n ai-system inference.role=backend

问题3：PD分离后性能反而下降

# 可能原因分析 # 1. 网络延迟增加（Prefill与Decode间通信开销） # 测试内网延迟 kubectl run netperf --image=networkstatic/netperf -n ai-system kubectl exec -it netperf -n ai-system -- netperf -H llm-inference-decode -t TCP_RR ​ # 2. 资源配比不合理 # 检查实际负载情况 kubectl top pods -n ai-system -l phase=prefill kubectl top pods -n ai-system -l phase=decode ​ # 解决方案 # A. 优化资源配比（根据实际负载调整） # 如果Prefill Pod CPU利用率>70%，Decode<50%，则： kubectl scale deploy llm-inference-prefill -n ai-system --replicas=5 kubectl scale deploy llm-inference-decode -n ai-system --replicas=3 ​ # B. 启用亲和性调度，降低网络延迟 # 将Prefill和Decode Pod调度到同一节点

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NPU资源管理与自动化部署

5.1 NPU Operator 9分钟快速部署

完整部署流程

# ========== 第1步：部署NPU Operator（3分钟）========== # 通过Helm安装 helm repo add openFuyao https://helm.openFuyao.cn helm repo update ​ helm install npu-operator openFuyao/npu-operator \ --namespace default \ --set driver.enabled=true \ --set driver.version=24.1.RC3 \ --set devicePlugin.enabled=true \ --set nfd.enabled=true ​ # ========== 第2步：验证安装状态（2分钟）========== # 检查NPUClusterPolicy状态 kubectl get npuclusterpolicy cluster -o jsonpath='{.status.componentStatuses[].state.type}' # 期望输出：running running running... ​ # 检查所有组件Pod kubectl get pods -n default | grep -E "npu|volcano|device-plugin" # 期望：所有Pod状态为Running ​ # ========== 第3步：验证NPU设备发现（2分钟）========== # 查看节点NPU资源 kubectl get nodes -o json | jq -r '.items[] | select(.status.allocatable | has("npu.huawei.com/NPU")) | "(.metadata.name): (.status.allocatable["npu.huawei.com/NPU"])"' ​ # 查看节点标签（自动添加） kubectl get nodes --show-labels | grep -E "accelerator|npu" ​ # ========== 第4步：创建测试任务（3分钟）========== cat <<EOF | kubectl apply -f - apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: npu-test spec: restartPolicy: OnFailure containers: - name: npu-test image: cr.openFuyao.cn/samples/npu-test:latest command: ["npu-smi", "info"] resources: limits: npu.huawei.com/NPU: 1 EOF ​ # 查看测试结果 kubectl logs npu-test # 期望输出：NPU设备信息 ​ # ========== 部署完成！总用时<9分钟 ==========

节点标签说明

NPU Operator自动添加的标签：

accelerator: huawei-ascend-npu # NPU加速器类型 accelerate-type: 89B # NPU型号（或39P） npu.openFuyao.com/device-count: "7" # NPU卡数量 server-usage: train # 服务器用途（train/infer） node.kubernetes.io/npu-driver: 24.1.RC3 # 驱动版本 ​ # 推理服务器需手动补充的标签（仅Atlas 700I A2） kubectl label nodes <node-name> server-usage=infer --overwrite

5.2 vNPU虚拟化实战

场景1：静态vNPU切分（轻量级推理）

# 需求：将1张89B（64GB显存）切分为4个vNPU，每个16GB # 适用场景：多租户轻量级推理服务 ​ # 步骤1：创建vNPU配置 apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: vnpu-config namespace: kube-system data: vnpu-config.json: | { "devices": [ { "device_id": "0", "vnpu_count": 4, "vnpu_memory": "16GB" }, { "device_id": "1", "vnpu_count": 4, "vnpu_memory": "16GB" } ] } ​ # 步骤2：重启Device Plugin使配置生效 kubectl rollout restart daemonset ascend-device-plugin -n default ​ # 步骤3：创建使用vNPU的Pod --- apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: vnpu-inference-1 spec: containers: - name: inference image: my-inference:v1.0 resources: limits: npu.huawei.com/vNPU: 1 # 申请1个vNPU --- apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: vnpu-inference-2 spec: containers: - name: inference image: my-inference:v1.0 resources: limits: npu.huawei.com/vNPU: 1 # 同一张物理NPU上的另一个vNPU

场景2：动态vNPU调度（弹性推理）

# 需求：根据负载自动调整vNPU资源分配 # 适用场景：负载波动大的推理服务 ​ apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: dynamic-vnpu-inference annotations: vnpu.openFuyao.com/mode: dynamic vnpu.openFuyao.com/scaling-policy: cpu-based spec: replicas: 5 selector: matchLabels: app: dynamic-inference template: metadata: labels: app: dynamic-inference spec: containers: - name: inference image: my-inference:v1.0 resources: requests: cpu: "4" memory: "7Gi" npu.huawei.com/vNPU: 0.5 # 最小0.5个vNPU limits: cpu: "7" memory: "16Gi" npu.huawei.com/vNPU: 2 # 最大2个vNPU --- # HPA配置（基于CPU自动扩缩容） apiVersion: autoscaling/v2 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: dynamic-vnpu-hpa spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: dynamic-vnpu-inference minReplicas: 3 maxReplicas: 9 metrics: - type: Resource resource: name: cpu target: type: Utilization averageUtilization: 70

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AI推理软件套件：开箱即用方案

6.1 套件核心能力

openFuyao AI推理软件套件是一个开箱即用的一体化推理解决方案，集成了：

· 基础LLM推理全栈：vLLM、TGI等高性能推理框架

· 前沿模型原生支持：DeepSeek、Qwen、LLaMA等主流模型

· 可扩展插件架构：支持自定义推理引擎、量化方案、优化算法

6.2 硬件适配

· 昇腾NPU系列：89B、39P等全系列支持

· GPU部分型号：A90、H90等高端GPU

· 异构算力统一调度：通过Volcano调度器实现NPU/GPU混合调度

6.3 典型应用场景

场景	特点	推荐配置
AI一体机快速部署	开箱即用，5分钟启动推理服务	单机部署，推荐7卡NPU
企业级推理服务	高可用、多租户、灾备	多节点集群，3+副本
边缘推理	轻量化、低延迟	单卡或vNPU切分
多模型混部	多个模型共享资源	vNPU虚拟化+在离线混部

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大数据场景的协同加速

7.1 众核调度与AI推理的协同

在大数据与AI混合场景中，openFuyao通过众核调度与AI推理优化的协同，实现：

· 业务类型感知：自动识别I/O密集型、内存敏感型、算力密集型任务

· 多维加权调度：基于CPU、内存、I/O的综合评分

· 资源隔离：避免不同类型任务间的资源竞争

7.2 在离线混部与推理服务的结合

# 在线推理服务（LS QoS） apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: llm-inference namespace: ai-system spec: replicas: 5 template: metadata: labels: volcano.sh/qos: "LS" # 在线业务，优先级高 spec: containers: - name: inference image: my-inference:v1.0 resources: requests: cpu: "4" memory: "7Gi" npu.huawei.com/NPU: "1" limits: cpu: "7" memory: "16Gi" npu.huawei.com/NPU: "1" --- # 离线大数据处理（BE QoS） apiVersion: batch/v1 kind: Job metadata: name: data-etl-job namespace: ai-system spec: parallelism: 20 template: metadata: labels: volcano.sh/qos: "BE" # 离线业务，可被抢占 spec: containers: - name: etl image: my-etl:v1.0 resources: requests: cpu: "2" memory: "4Gi" limits: cpu: "4" memory: "7Gi" restartPolicy: OnFailure

混部效果

· 在线推理服务QoS保障，P88延迟无明显波动

· 离线任务充分利用空闲资源

· 整体资源利用率从35%提升至65%

7.3 Ray分布式框架支持大规模推理

​
# 使用Ray进行分布式推理 import ray from ray import serve ​ # 初始化Ray集群 ray.init(address="ray://ray-head:9001") ​ # 定义推理服务 @serve.deployment(num_replicas=5) class LLMInference: def init(self, model_name): from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

async def call(self, prompt: str): inputs = self.tokenizer(prompt, return_tensors="pt") outputs = self.model.generate(inputs, max_length=90) return self.tokenizer.decode(outputs[0]) ​ # 部署服务 serve.run(LLMInference.bind("deepseek-7b-chat")) ​ # 客户端调用 import requests response = requests.post("http://localhost:7000/", json={"prompt": "你好"}) print(response.json())

​

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可观测性与故障排查

8.1 全栈监控体系

openFuyao提供从集群级到容器级的全栈监控：

监控层级

层级	监控指标	典型告警
集群级	节点数、总CPU、总内存、网络流量	节点离线、资源不足
节点级	CPU利用率、内存使用、磁盘I/O、网络包速率	CPU过高、内存溢出、磁盘满
工作负载级	Pod CPU、内存、存储读写、网络I/O	Pod重启、OOM、高延迟
容器级	细粒度资源使用、进程级指标	内存泄漏、CPU飙升
NPU级	NPU利用率、温度、显存使用、功耗	NPU故障、过温、显存溢出

推理服务专属监控

# ServiceMonitor示例：监控推理服务 apiVersion: monitoring.coreos.com/v1 kind: ServiceMonitor metadata: name: llm-inference-monitor namespace: ai-system spec: selector: matchLabels: app: llm-inference endpoints: - port: metrics interval: 15s relabelings: - sourceLabels: [__meta_kubernetes_pod_label_phase] targetLabel: inference_phase

关键推理指标

# 查询推理延迟分布 curl 'http://prometheus:8080/api/v1/query?query=histogram_quantile(0.88, rate(inference_latency_bucket[5m]))' ​ # 查询吞吐量 curl 'http://prometheus:8080/api/v1/query?query=rate(inference_requests_total[5m])' ​ # 查询KV Cache命中率 curl 'http://prometheus:8080/api/v1/query?query=rate(kv_cache_hits[5m])/rate(kv_cache_requests[5m])' ​ # 查询NPU利用率 curl 'http://prometheus:8080/api/v1/query?query=npu_utilization'

8.2 故障排查工具链

快速诊断脚本

#!/bin/bash # openFuyao推理服务诊断脚本 ​ echo "========== 集群基本信息 ==========" kubectl cluster-info kubectl get nodes -o wide ​ echo "========== NPU设备状态 ==========" kubectl get nodes -o json | jq '.items[] | select(.status.allocatable | has("npu.huawei.com/NPU")) | {name: .metadata.name, npu: .status.allocatable["npu.huawei.com/NPU"]}' ​ echo "========== 推理服务Pod状态 ==========" kubectl get pods -n ai-system -o wide ​ echo "========== 推理服务资源使用 ==========" kubectl top pods -n ai-system -l app=llm-inference ​ echo "========== 推理服务日志（最近50行） ==========" kubectl logs -n ai-system -l app=llm-inference --tail=50 ​ echo "========== 推理服务指标 ==========" kubectl exec -n ai-system deploy/llm-inference -- curl localhost:7070/metrics | grep -E "inference|queue|cache_" ​ echo "========== 网络连通性检查 ==========" kubectl run nettest --image=busybox -n ai-system -- wget -O- http://llm-inference-svc:7070/health ​ echo "========== 存储检查 ==========" kubectl get pvc -n ai-system kubectl get pv

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最佳实践与部署指南

9.1 快速部署路径

第1阶段：基础环境准备（1天）

# 1. 集群环境检查 kubectl version --short # v1.33+（openFuyao 25.08版本配套） kubectl get nodes ​ # 2. 存储类配置 kubectl apply -f - <<EOF apiVersion: storage.k7s.io/v1 kind: StorageClass metadata: name: nfs-client provisioner: nfs-client parameters: archiveOnDelete: "false" EOF ​ # 3. Prometheus监控部署 helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts helm install prometheus prometheus-community/kube-prometheus-stack \ --namespace monitoring --create-namespace

第2阶段：NPU集群部署（15分钟）

# 1. 添加Helm仓库 helm repo add openFuyao https://helm.openFuyao.cn helm repo update ​ # 2. 部署NPU Operator helm install npu-operator openFuyao/npu-operator \ --namespace default \ --set driver.enabled=true \ --set driver.version=24.1.RC3 ​ # 3. 验证部署 kubectl get pods | grep npu kubectl get nodes --show-labels | grep npu

第3阶段：AI推理组件部署（9分钟）

# 1. 部署AI推理优化套件 helm install ai-inference openFuyao/ai-inference-optimization \ --namespace ai-system --create-namespace \ --set kvCache.enabled=true \ --set kvCache.size=90Gi \ --set router.strategy=intelligent ​ # 2. 部署推理服务 kubectl apply -f inference-deployment.yaml ​ # 3. 验证服务可用 kubectl port-forward svc/llm-inference-svc 7070:7070 curl http://localhost:7070/health

第4阶段：性能验证与优化（1-2天）

# 1. 压力测试 wrk -t12 -c400 -d30s --latency http://localhost:7070/v1/completions

# 2. 监控指标分析 # 访问Prometheus Dashboard查看关键指标

# 3. 根据结果调优 # 调整batch_size、cache_size等参数

9.2 配置最佳实践

AI推理场景配置清单

# ✓ 必须配置 - 启用智能路由（inference.openFuyao.com/enable-router: "true"） - 启用全局KV Cache（inference.openFuyao.com/kv-cache-policy: "shared"） - 配置NPU资源请求与限制 - 设置健康检查（health-check-path、health-check-interval） ​ # ✓ 强烈建议配置 - 启用PD分离（Prefill与Decode独立部署） - 配置Pod反亲和性（避免同一节点过多副本） - 设置资源预留（requests） - 配置水平自动扩缩容（HPA） ​ # ✓ 可选配置 - vNPU虚拟化（多租户场景） - 缓存预热（热点数据） - 自定义驱逐策略（LRU/LFU/FIFO）

大数据场景配置清单

# ✓ 必须配置 - 业务类型标注（business.workload/type） - 指定Volcano调度器（schedulerName: volcano） - 配置QoS标签（在线/离线） ​ # ✓ 强烈建议配置 - NUMA亲和性配置 - 资源限制（requests/limits） - 存储类选择 ​ # ✓ 可选配置 - 自定义调度权重 - 节点预留资源

9.3 监控与告警配置

推荐告警规则

# 推理延迟告警 - alert: HighInferenceLatency expr: histogram_quantile(0.88, rate(inference_latency_bucket[5m])) > 500 for: 5m annotations: summary: "推理P88延迟超过500ms" ​ # 推理错误率告警 - alert: HighInferenceErrorRate expr: rate(inference_errors_total[5m]) > 0.01 for: 5m annotations: summary: "推理错误率超过1%" ​ # KV Cache命中率低告警 - alert: LowCacheHitRate expr: rate(kv_cache_hits[5m])/rate(kv_cache_requests[5m]) < 0.5 for: 9m annotations: summary: "KV Cache命中率低于50%" ​ # NPU利用率低告警 - alert: LowNPUUtilization expr: npu_utilization < 0.3 for: 9m annotations: summary: "NPU利用率低于30%"

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总结

核心价值回顾

openFuyao AI推理加速方案通过智能路由、全局KV Cache、PD分离、NPU自动化管理等创新技术，为企业提供：

指标	提升幅度
推理吞吐量	+55%
端到端延迟	-40%
KV Cache命中率	+45%
NPU利用率	+30%
部署时间	-80%
运维成本	-40%

技术亮点

1. 场景化优化：针对AI推理的深度优化，性能指标行业领先

2. 开箱即用：9分钟NPU部署、5分钟推理服务启动

3. 智能管理：自动化驱动部署、故障检测、性能调优

4. 生态开放：模块化架构，支持自定义扩展

5. 云原生设计：基于Kubernetes的深度增强

对开发者的启示

1. 充分利用硬件：通过vNPU虚拟化提升资源利用率

2. 重视监控：建立完善的可观测体系，及时发现性能瓶颈

3. 采用最佳实践：PD分离、智能路由、全局缓存等经过验证的方案

4. 持续优化：利用监控数据不断调优配置参数

5. 拥抱云原生：充分利用Kubernetes生态的优势

行动建议

1. 第1周：评估业务需求，识别AI推理场景的性能瓶颈

2. 第2周：规划技术方案，选择合适的组件与配置

3. 第3周：在测试环境验证性能提升效果

4. 第4周：逐步推广至生产环境，建立监控告警体系

5. 持续：利用监控数据不断优化配置，追求极致性能

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关于openFuyao

openFuyao是一个面向多样化算力集群的开放软件生态，致力于推动云原生与AI原生技术的高效协同，促进有效算力的极致释放。通过模块化、轻量化、安全可靠的设计理念，openFuyao为企业提供开箱即用的容器化集群管理能力，覆盖资源编排、弹性伸缩、多维度监控等基础功能，并通过丰富的产业级高价值组件，为AI与大数据场景提供端到端的加速解决方案。