在近期的項目中，我們觀察到“diffusion模型 GPU 利用率低”的問題。這直接影響了模型的推理速度和整體性能，必須通過深度分析和優化來解決這一問題。以下是我們針對這一問題的詳細記錄和解決方案。

用户原始需求
我們的用户希望能夠提升 diffusion 模型在 GPU 上的運行效率，以加速圖像生成和處理的速度，同時也期望能夠優化資源消耗。

演進歷程

在尋求解決方案的過程中，我們經歷了幾個關鍵決策節點。以下是版本更新的特性對比表：

在這一過程中，以下代碼配置變更逐步演進：

- model = create_diffusion_model()
+ model = create_diffusion_model(gpu=True)

架構設計

通過對系統的核心模塊進行設計，確保使用 GPU 加速。以下為基礎設施代碼示例，採用 YAML 格式描述配置：

gpu:
  enabled: true
  memory: 8G
  device: 0

在整體架構中，請求處理鏈路如下圖所示：

flowchart TD
    A[用户請求] --> B[模型加載]
    B --> C[數據預處理]
    C --> D[GPU 計算]
    D --> E[結果輸出]

性能攻堅

為了提升 GPU 的利用率，我們制定了一系列調優策略。通過數學模型的分析，預計的 QPS（每秒查詢數）計算公式如下：

[ QPS = \frac{請求數}{處理時間} ]

通過狀態圖來展示熔斷降級邏輯，當 GPU 利用率超過閾值時，系統將自動進行降級：

stateDiagram
    [*] --> 理想狀態
    理想狀態 --> 高負載狀態: 處理請求
    高負載狀態 --> 降級狀態: 釋放資源
    降級狀態 --> 理想狀態: 完成優化

故障覆盤

在經歷了修復過程後，我們發現一次重大故障發生在 GPU 利用率調高之後，導致了模型性能出現了瓶頸。以下為故障檢查清單，確保今後不會再發生類似問題：

• [ ] 檢查 GPU 負載設置
• [ ] 監控內存使用情況
• [ ] 定期更新驅動程序
• [ ] 實施代碼優化檢查

通過以下的熱修復流程記錄，確保系統在發生故障後能迅速恢復：

gitGraph
    commit id: "初始版本"
    commit id: "故障修復"
    commit id: "版本更新"

擴展應用

在確認方案有效後，我們開始考慮其在多個場景的適配能力。所有方案的推廣路徑經過分析，如下圖所示：

journey
    title 擴展應用
    section 場景適配
      場景一: 5: 用户A
      場景二: 3: 用户B
      場景三: 4: 用户C

同時，應用場景分佈的餅狀圖如下：

pie
    title 應用場景分佈
    "場景一": 30
    "場景二": 20
    "場景三": 50

隨着我們對這種方法的深入，我們不僅提高了模型的 GPU 利用率，還為以後的項目實施打下了堅實的基礎。