Transformer推理中批处理大小选择原则

在Transformer模型推理中，批处理大小(Batch Size)的选择直接影响推理性能和资源利用率。本文通过实际测试验证不同batch size对推理速度的影响。

实验环境

硬件：NVIDIA RTX 3090 (24GB VRAM)
模型：BERT-base (uncased)
推理框架：PyTorch 1.12 + TorchServe

测试方法 使用以下脚本进行性能测试：

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel
import time

model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
model.eval()
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 测试不同batch size的推理时间
for batch_size in [1, 4, 8, 16, 32]:
    texts = ['测试文本'] * batch_size
    inputs = tokenizer(texts, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True)
    
    start_time = time.time()
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)
    end_time = time.time()
    
    print(f'Batch Size {batch_size}: {(end_time-start_time)*1000:.2f}ms')

测试结果

Batch Size 1: 约52ms
Batch Size 4: 约18ms
Batch Size 8: 约12ms
Batch Size 16: 约10ms
Batch Size 32: 约11ms

优化建议

硬件资源充足时：选择较大batch size（如16-32），可获得更好的GPU利用率
内存受限场景：优先选择能容纳的最小有效batch size，避免OOM
实时性要求高：根据实际吞吐量测试，平衡延迟和并发度

关键结论：当batch size超过一定阈值后（本例中约16），性能提升边际递减，因此需要在资源利用率和延迟之间找到平衡点。

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