概述
为了更快的响应用户请求，可以在 GPU 服务器上部署 Serving，也可以通过配置 Batching 相关参数来调优。
TensorFlow Serving With GPUs
1、安装 nvidia-docker
使用 GPU 部署 Serving 之前，除了安装 Docker，还需如下操作
- 更新系统适配的 NVIDIA 驱动程序
- 安装
nvidia-docker，参考文档： nvidia-docker
2、Docker 运行示例
docker run -d \
--runtime nvidia \
-p 8501:8501 \
-v "$TESTDATA/saved_model_half_plus_two_cpu:/models/model" \
tensorflow/serving:latest-gpu
3、指定 GPU & 限制内存
在多块 GPU 的服务器上，指定使用某块或某几块 GPU，可以通过系统环境变量 CUDA_VISIBLE_DEVICES 来设置；若需使用单块 GPU 的部分内存，则可以用过 serving 的配置参数 --per_process_gpu_memory_fraction 来设置。
假设服务器上有 4 块 32GB 的 GPU，要使用第 1 和第 2 块 GPU，每块限制使用 16GB，示例：
docker run -d \
--runtime nvidia \
-p 8501:8501 \
-v "$TESTDATA/saved_model_half_plus_two_cpu:/models/model" \
-e CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1" \
tensorflow/serving:latest-gpu \
--per_process_gpu_memory_fraction=0.5
--per_process_gpu_memory_fraction 设置每个进程占用 GPU 内存空间的百分比，取值范围是 0.0 ~ 1.0，默认值 0.0。若设置为 1.0，则会为 serving 分配所有 GPU 内存；若设置为 0.0，则会为 serving 自动分配一个值。
Batch Scheduling Parameters and Tuning
控制 Batch Scheduling 的参数如下：
-
max_batch_size：任何 Batch 的最大大小，该参数控制「吞吐量/延迟」的平衡，并且可以避免了 Batch 过大以至于超出了某些资源的限制（例：GPU 内存可以保存一批数据）。 -
batch_timeout_micros：执行 Batch 之前等待的最长时间（即使未达到max_batch_size），该参数用于控制尾部延迟。 -
num_batch_threads：并行化程度，即同时处理的最大 Batch 数。 -
max_enqueued_batches：可以排入调度程序的 Batch 数量。通过拒绝需要很长时间才能到达的请求，而不是全部积压到队列，从而来限制排队延迟。
最佳的参数设置取决于系统、模型、系统、环境以及吞吐量、延迟等，最好通过实验测试来选择其值。下面的一些准则可能会帮助您选择更优解。
基本准则
首先，在进行实验时，应将 max_enqueued_batches 临时设置为非常高的值。然后，对于生产环境，请考虑将 max_enqueued_batches 设置为等于 num_batch_threads，以便最大程度地减少服务器上的排队延迟，使服务器始终保持忙碌状态。对于 Batch 作业，请将 max_enqueued_batches 设置为足够大的值，但也应该理性设置，避免内存不足导致系统崩溃。
其次，如果出于系统架构的原因，需要限制 Batch Size（例如：设置为 100、200 或 400，而不是介于 1 ~ 400 之间的任何值）：如果使用 BatchingSession，则可以设置 allowed_batch_sizes 参数；否则，可以在回调代码中使用虚拟元素填充 Batch。
CPU 服务器
请考虑以下配置：num_batch_threads 等于 CPU 内核数； max_batch_size 值很高； batch_timeout_micros 设置为 0，然后使用 1 - 10 毫秒范围内的 batch_timeout_micros 值进行实验，0 可能是最佳值。
GPU 服务器
- 将
num_batch_threads设置为 CPU 内核数； - 调整
max_batch_size时，将batch_timeout_micros临时设置为非常高的值，在吞吐量和平均延迟之间达到所需的平衡，推荐设置为 100 - 10000； -
batch_timeout_micros的最佳值通常为几毫秒，具体取决于您的目标和上下文，在某些工作负载下，可以考虑设置为 0；对于 Batch 作业，请选择一个较大的值（可能是几秒钟），以确保良好的吞吐量，但是不要设置太大。
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