分布式推理架构设计与性能测试方法

架构设计要点

分布式Transformer推理主要采用流水线并行和数据并行两种方式。以HuggingFace Transformers为例，可使用accelerate库实现简单分布式部署：

from accelerate import Accelerator

# 初始化加速器
accelerator = Accelerator()

# 加载模型和分词器
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 模型和数据并行化
model = accelerator.prepare(model)

性能测试方法

关键指标包括：

• 吞吐量：每秒处理请求数（QPS）
• 延迟：平均响应时间（ms）
• 资源利用率：GPU/CPU使用率

测试脚本示例：

import time
import torch

def benchmark(model, input_ids, num_runs=100):
    model.eval()
    times = []
    with torch.no_grad():
        for _ in range(num_runs):
            start = time.time()
            outputs = model(input_ids)
            end = time.time()
            times.append(end - start)
    avg_time = sum(times) / len(times)
    print(f"平均延迟: {avg_time*1000:.2f}ms")
    print(f"QPS: {1/avg_time:.2f}")

实际部署建议

• 采用NVIDIA Triton Inference Server进行模型服务化
• 使用torch.distributed进行多GPU训练/推理
• 配置合理的批处理大小（batch size）以平衡延迟与吞吐量