这是一个创建于 190 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
在 Deployment 创建 15 个 pod 实例压测无法跑满 cpu ，最多只用到了分配 cpu 的 40%，性能就同比例下降。 如果只创建几个 pod 比如 1 ，2 个，再做压测就不会出现 cpu 跑不满的问题。
对于 yaml 文件里 limits 和 requests 都配置了，负载均衡也看过没有问题。 所以这个是什么问题造成的呢，是 k8s 哪里的配置导致的吗？
第 1 条附言 · 190 天前
补充一下，每个 pod 都在不同的节点，所以没有 cpu 竞争关系。
pod 上部署的是模型文件，如果只是简单的数学计算，例如斐波那契数列，同样的资源配置，压测就很容易打满 cpu 。
感觉是和模型使用的 cpu 指令有关系，但是已经在不同的结点了，应该互相没有影响才对，实在不明白。
pod 上部署的是模型文件，如果只是简单的数学计算，例如斐波那契数列，同样的资源配置，压测就很容易打满 cpu 。
感觉是和模型使用的 cpu 指令有关系，但是已经在不同的结点了，应该互相没有影响才对，实在不明白。
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devopsdogdog 190 天前  1
估计是 cpu 调度问题，观察上下文和 io
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mantou99 190 天前 via Android
猜测多核优化的问题
kubelet 加参数 cpu manger policy =static resource 设置 limit=request 然后再测试看看 |
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standchan 190 天前
pod 上面一层的负载均衡你们是用什么
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uriel2333 OP @devopsdogdog 好的 谢谢
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standchan 190 天前
@uriel2333 #4 你可以确认一下不同节点用的 cpu 是否是一样的，如果你跑这种偏低层的计算。amd 和英特尔可能会不太一样？另外你可以观察一下，如果每个节点都只分配到一个 pod ，但是 pods 数量大于你测试的 2 个，性能会不会下降？
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uriel2333 OP @standchan CPU 我看到是 x86 的，没看到是哪个牌子，我测试过，超过 8 个 pod 就会开始性能下降，不超过 8 个，cpu 利用率还是能到 80%
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yyttrr 190 天前
推理场景是吧？阿里云的 ECI 效果明显好于 ECS ，腾讯云的话就是 EKS ，你试试吧
我当时在 32 核机器上跑推理，超过 16 个 pod 也遇到过会变慢的情况，后来全改成用 servless pod 了 每个 pod 独立一台小机器，性能好得很 |
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