大模型推理中的动态调度算法实现
在大模型推理场景中，动态调度算法能够根据实时负载和资源状态，智能调整任务执行顺序和并行度，从而提升整体吞吐量和响应速度。本文将结合实际工程实践，介绍一种基于负载感知的动态调度策略。
核心思想
动态调度的核心在于实时监控模型推理过程中的关键指标，如GPU利用率、内存占用率、任务队列长度等，并据此调整任务的执行优先级与并行处理能力。我们采用滑动窗口机制对这些指标进行采样和分析，以避免瞬时波动带来的误判。
实现步骤
- 指标采集模块：使用NVIDIA的
nvidia-smi工具或pycuda库定期获取GPU利用率和内存占用率。例如，通过以下Python代码片段实现指标采集：
import subprocess
import time
def get_gpu_stats():
cmd = "nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu,utilization.memory --format=csv,noheader,nounits"
result = subprocess.run(cmd, shell=True, capture_output=True, text=True)
gpu_util, mem_util = map(float, result.stdout.strip().split(", "))
return gpu_util, mem_util
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负载评估模块：根据GPU利用率和内存占用率，计算当前系统的负载等级。例如，当GPU使用率超过80%且内存使用率超过70%时，系统进入高负载状态。
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调度决策模块：基于负载状态调整任务处理策略。在高负载情况下，降低低优先级任务的并发数，优先保障高优先级任务的执行；在低负载情况下，增加并行度以提升吞吐量。
实际部署建议
- 在生产环境中，建议每100ms更新一次调度决策，确保响应速度与系统开销平衡
- 将调度逻辑封装为独立服务，便于微服务架构下的统一管理
- 建议引入机器学习模型对历史数据进行训练，进一步提升调度决策的准确性
通过上述方法，可以有效提升大模型推理系统的资源利用率和响应效率。
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