解读

国内线上大模型服务普遍采用 Kubernetes + Docker 的弹性架构，冷启动耗时 45s 的典型瓶颈是：

1. 镜像体积大（20 GB+，含模型权重）
2. 模型文件从远端对象存储（OSS/COS/OBS）全量下载
3. 权重加载到 GPU 显存并做 PyTorch JIT 预热
4. 健康检查通过后才接入流量

面试官想考察的是：能否在 不改动模型结构 的前提下，用 纯工程手段 把 P99 冷启动压缩到 5s 以内，并兼顾成本与可观测性。

知识点

1. 镜像分层预拉取：把权重与执行层拆成独立层，利用节点缓存
2. FUSE 只读懒加载：通过 JuiceFS/Nydus 实现按需拉取，首 Token 延迟<800ms
3. Pool-based 无冷启动：维护 Warm Pool + Idle Pool 双缓冲，结合 HPA 预测 提前扩容
4. cgroup 冻结/恢复：利用 CRIU + checkpoint/restore 把已预热进程快照，秒级唤醒
5. 国内云原生加速：阿里云 ACK 镜像加速、腾讯云 TCR P2P、华为 SFS Turbo 等内网带宽 25 Gbps+
6. LLMOps 观测：把冷启动阶段拆成 镜像拉取→权重加载→GPU 初始化→服务 Ready 四段，分别打 Prometheus Histogram，方便持续调优

答案

分三层落地，可在 两周迭代 内把冷启动降到 5s 以内：

1. 镜像与存储层

   • 采用 Nydus 懒加载镜像，权重层按 4 MB 块切分；节点提前 DaemonSet 预拉取镜像索引，仅 200 MB，30s 完成
   • 模型权重转 safetensors，放 对象存储 + CDN 预热，并通过 JuiceFS 缓存组挂载到节点本地 NVMe，命中时读带宽 3 GB/s，单卡 7B 模型 10s 内完成内存映射

2. 池化层

   • 部署 双池策略：
     • Warm Pool：保持 2× 峰值副本数 的 Ready Pod，通过 Extended Resource 声明 GPU，但不接流量；Pod 内已执行 torch.cuda.init() 与 一次 dummy forward，显存占用 90%
     • Idle Pool：利用 cgroup freeze 把 GPU 进程冻结，内存快照落盘到 本地 tmpfs；当 HPA 触发扩容时，3s 内解冻并 restore CUDA context，P99 启动 4.2s
   • 成本优化：Idle Pool 副本 共享一张 A10 的 MIG 1g.5gb，通过 时间片轮转 把 GPU 利用率<15% 的实例冻结，节省 60% 卡时

3. 流量接入层

   • Knative + Kourier 把 Activator 预热钩子指向 Warm Pool，首请求 100% 命中 Ready Pod；后续流量按 RPS 阈值 50 逐渐把 Idle Pool 解冻，平滑过渡
   • 在 Service Mesh 侧增加 冷启动兜底 Header：若 5s 内无 Ready Pod，返回 429+Retry-After: 3，客户端指数退避，避免雪崩

上线效果：生产环境 P99 冷启动 4.7s，GPU 成本仅上涨 18%，符合预算。

拓展思考

1. 如果业务是 夜间低峰、白天突发，可引入 CronHPA+预测算法，提前 2 分钟把 Idle Pool 解冻，实现 0s 冷启动
2. 对于 多模型热切换 场景，把 权重做内存分页，结合 NVIDIA MPS+Unified Memory，在 单 Pod 内 3s 完成模型切换，进一步节省池化副本数
3. 国内 信创 ARM+GPU 混合节点日益增多，需验证 JuiceFS ARM64 缓存命中率 与 CRIU ARM 快照兼容性，避免跨架构启动失败