推理服务中的批处理优化方案

在大模型推理服务中，批处理（Batching）是提升吞吐量和资源利用率的关键优化手段。本文将对比几种主流的批处理优化方案，并提供可复现的代码示例。

批处理基础原理

批处理的核心思想是将多个请求合并为一个批次进行处理，以减少模型前向传播的次数，从而提升整体吞吐量。在实际应用中，需要平衡延迟与吞吐量的关系。

三种优化方案对比

方案一：静态批处理

这是最简单的实现方式，固定等待时间或请求数量后进行批处理。

import asyncio
from collections import deque

class StaticBatcher:
    def __init__(self, batch_size=32, wait_time=0.1):
        self.batch_size = batch_size
        self.wait_time = wait_time
        self.queue = deque()
        self.timer = None

    async def add_request(self, request):
        self.queue.append(request)
        if len(self.queue) >= self.batch_size:
            await self._process_batch()
        elif not self.timer:
            self.timer = asyncio.create_task(self._wait_and_process())

    async def _wait_and_process(self):
        await asyncio.sleep(self.wait_time)
        await self._process_batch()

    async def _process_batch(self):
        batch = list(self.queue)
        self.queue.clear()
        self.timer = None
        # 实际处理逻辑
        print(f"Processing batch of size: {len(batch)}")

方案二：动态批处理

通过动态调整批处理大小，根据当前负载和延迟目标进行优化。

import time

class DynamicBatcher:
    def __init__(self, max_batch_size=128, min_batch_size=1):
        self.max_batch_size = max_batch_size
        self.min_batch_size = min_batch_size
        self.queue = deque()
        self.last_batch_time = time.time()

    async def add_request(self, request):
        self.queue.append(request)
        # 根据延迟和吞吐量动态调整
        if len(self.queue) >= self._get_current_batch_size():
            await self._process_batch()

    def _get_current_batch_size(self):
        # 简化的动态逻辑
        return min(len(self.queue), self.max_batch_size)

    async def _process_batch(self):
        batch = list(self.queue)
        self.queue.clear()
        print(f"Processing dynamic batch of size: {len(batch)}")

方案三：基于预测的批处理

使用历史数据预测最优批处理大小，适用于负载相对稳定的场景。

import statistics

class PredictiveBatcher:
    def __init__(self):
        self.batch_sizes = []
        self.queue = deque()

    async def add_request(self, request):
        self.queue.append(request)
        if len(self.queue) >= self._predict_batch_size():
            await self._process_batch()

    def _predict_batch_size(self):
        if len(self.batch_sizes) < 5:
            return 16  # 默认值
        avg = statistics.mean(self.batch_sizes[-5:])
        return max(8, int(avg * 0.9))  # 基于历史平均值

    async def _process_batch(self):
        batch = list(self.queue)
        self.queue.clear()
        self.batch_sizes.append(len(batch))
        print(f"Processing predictive batch of size: {len(batch)}")

性能对比

在相同负载下测试三种方案的吞吐量和平均延迟，静态批处理适合高并发低延迟场景；动态批处理在负载波动时表现更好；预测性批处理在稳定负载下性能最优。

结论

选择合适的批处理策略需结合实际业务场景。建议通过压测工具验证不同方案的效果。