2026/01/17
金融行业如何在风险分析中实现低延迟，同时降低 38% GPU 成本
某金融机构通过 TensorFusion 池化 GPU 资源，加速风控推理并显著降低成本。
客户画像
某中型金融机构运营实时反欺诈、信用评分和压力测试模型，需满足数据合规与审计要求。
业务问题
核心瓶颈集中在：
- 高峰支付时段推理延迟波动明显。
- 批量训练任务锁死 GPU 资源，实时业务被迫排队。
- 成本无法按业务线拆分，FinOps 难落地。
基线指标：
| 指标 | 基线 |
|---|---|
| 风险评分 P95 延迟 | 380–450ms |
| GPU 利用率 | 28–35% |
| 反欺诈模型重训周期 | 14 天 |
| 月 GPU 成本 | 100%（基线） |
TensorFusion 方案
TensorFusion 提供 策略化 GPU 池化 + 优先级隔离：
- 实时推理服务保留 GPU 微切片。
- 批量训练在低峰时段使用共享池。
- 关键模型常驻显存，减少冷启动。
- 以业务线标签实现成本归集。
实施亮点
- SLA 驱动调度，推理请求不再被训练任务阻塞。
- 动态切分让风控与反欺诈共享资源。
- 训练任务移到低峰期，保持迭代节奏。
