本文针对图生图（I2I）服务的负载均衡问题，提出了三种智能调度策略：1）动态权重算法，基于GPU实时负载、任务亲和性和历史耗时进行节点选择；2）任务分级与队列隔离，按复杂度分配不同规格的计算资源；3）客户端一致性哈希保证用户体验一致性。文章强调必须避免仅监控CPU/内存、忽视冷启动等常见误区，并给出结合多阶段部署的落地架构方案。核心观点是：图生图负载均衡需实现"复杂任务匹配强大算力，简单任务利用空

摘要： ECC（错误校正码）模式通过校验位检测并修正显存中的单比特错误，但会占用约6%-12%显存容量，导致开启ECC的显卡（如46GB）比未开启的（如49GB）可用显存更小。当不同ECC状态的显卡混用时，框架可能误判显存容量（如按49GB分配），从而在46GB卡上触发OOM错误。解决方案包括统一关闭ECC（推荐）、调整显存利用率参数或隔离不同ECC状态的显卡节点。（150字）

本文针对图生图（I2I）服务的负载均衡问题，提出了三种智能调度策略：1）动态权重算法，基于GPU实时负载、任务亲和性和历史耗时进行节点选择；2）任务分级与队列隔离，按复杂度分配不同规格的计算资源；3）客户端一致性哈希保证用户体验一致性。文章强调必须避免仅监控CPU/内存、忽视冷启动等常见误区，并给出结合多阶段部署的落地架构方案。核心观点是：图生图负载均衡需实现"复杂任务匹配强大算力，简单任务利用空

摘要： ECC（错误校正码）模式通过校验位检测并修正显存中的单比特错误，但会占用约6%-12%显存容量，导致开启ECC的显卡（如46GB）比未开启的（如49GB）可用显存更小。当不同ECC状态的显卡混用时，框架可能误判显存容量（如按49GB分配），从而在46GB卡上触发OOM错误。解决方案包括统一关闭ECC（推荐）、调整显存利用率参数或隔离不同ECC状态的显卡节点。（150字）

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摘要： ECC（错误校正码）模式通过校验位检测并修正显存中的单比特错误，但会占用约6%-12%显存容量，导致开启ECC的显卡（如46GB）比未开启的（如49GB）可用显存更小。当不同ECC状态的显卡混用时，框架可能误判显存容量（如按49GB分配），从而在46GB卡上触发OOM错误。解决方案包括统一关闭ECC（推荐）、调整显存利用率参数或隔离不同ECC状态的显卡节点。（150字）

本文针对图生图（I2I）服务的负载均衡问题，提出了三种智能调度策略：1）动态权重算法，基于GPU实时负载、任务亲和性和历史耗时进行节点选择；2）任务分级与队列隔离，按复杂度分配不同规格的计算资源；3）客户端一致性哈希保证用户体验一致性。文章强调必须避免仅监控CPU/内存、忽视冷启动等常见误区，并给出结合多阶段部署的落地架构方案。核心观点是：图生图负载均衡需实现"复杂任务匹配强大算力，简单任务利用空

参考，很实用

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