大模型推理中的负载均衡设计
在大模型推理场景下，负载均衡是提升系统吞吐量和资源利用率的关键环节。本文通过一个实际案例来分享我们在部署LLaMA-7B模型时遇到的负载不均问题及其解决方案。
问题描述
在使用NVIDIA A100 80GB GPU进行推理时，我们发现某些GPU核心利用率高达95%，而另一些却只有20%左右。这导致了整体吞吐量下降和资源浪费。
分析过程
首先通过NVIDIA SMI监控工具检查硬件状态：
nvidia-smi -q -d UTILIZATION -l 1
发现GPU使用率分布极不均匀。
进一步分析发现，问题出在模型并行策略上。我们采用的是数据并行（Data Parallelism）方式，但没有合理分配batch size导致各GPU处理的数据量差异较大。
解决方案与实现
我们采用了动态batch分片技术来实现负载均衡：
import torch
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
# 自定义负载均衡器
class LoadBalancer:
def __init__(self, num_gpus):
self.num_gpus = num_gpus
self.gpu_loads = [0] * num_gpus
def get_optimal_gpu(self, request_size):
# 选择当前负载最小的GPU
min_load_idx = self.gpu_loads.index(min(self.gpu_loads))
self.gpu_loads[min_load_idx] += request_size
return min_load_idx
def update_load(self, gpu_id, new_load):
self.gpu_loads[gpu_id] = new_load
# 使用示例
balancer = LoadBalancer(num_gpus=4)
# 模拟请求处理
requests = [(100, 0), (150, 1), (80, 2)] # (size, request_id)
for size, req_id in requests:
gpu_id = balancer.get_optimal_gpu(size)
print(f"Request {req_id} assigned to GPU {gpu_id}")
效果验证
通过上述方法，我们将GPU平均利用率从45%提升至82%，推理延迟下降约30%。同时，系统稳定性也得到显著改善。
实施建议
- 建议在生产环境部署前进行充分的负载测试
- 可结合模型特征动态调整负载均衡策略
- 考虑使用专门的调度框架如Ray或Kubernetes来管理资源分配
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