背景

• 查看响应时间日志，新增加的两台GPU机器服务器响应时间要比老的机器要快3倍
• qps 相似，机型一模一样，同一个服务和同样的模型

排查

• htop 查看老机器开启了 swap, 新机器关闭了swap，于是将老机器的 swap 关闭，然而并没有效果

• prometheus 比对两台机器的运行差异，除了老机器CPU使用率和负载都比新机器高以外其余的指标全部都接近，排除磁盘、网络等问题

• export -p 对比环境变量一样，排除环境变量问题

• lsof -p 进程ID| grep mem 拿到python3运行环境依赖的库进行比对， 发现运行时类库有些不一样，联系算法同学升级版本和对比原因

  • opencv 版本不一致，升级版本为一致, pip3 list|grep opencv
  • Pillow 版本不一致，升级版本为一致，pip3 list|grep Pillow
  • 为什么跑的快的机器有用到 onnxruntime_gpu.libs/libz-eb09ad1d.so.1.2.3, 跑的慢的机器没有用这个类库，算法同学找到关键点了

解决

在慢的机器上运行 pip3 list 发现有同时安装 onnxruntime 和 onnxruntime-gpu， 于是测试

$ pip3 list|grep onnxruntime
onnxruntime               1.4.0
onnxruntime-gpu           1.4.0
$ python3
>>>import onnxruntime
>>>onnxruntime.get_device(); 
'CPU'

终于找到原因了，就是因为onnxruntime全部是在CPU上计算的，导致服务器的CPU利用率过高，GPU反而没有怎么利用，于是卸载CPU版本 pip3 uninstall onnxruntime， 然后重启服务，人脸识别模型的服务响应速度由800毫秒提升到250毫秒

原因分析

TODO，我不是搞算法和运维的，求大神解答

• 为什么同时安装onnxruntime和onnxruntime-gpu的时候，onnxruntime默认会使用CPU呢？
• 我们的开发机器上面都有同时安装这两个库，为什么默认使用的就是GPU？