大模型推理中的动态批处理策略

在大模型推理场景中，动态批处理（Dynamic Batching）是一种重要的性能优化技术。通过动态调整批处理大小，可以有效提升GPU利用率和吞吐量。

核心原理

动态批处理的核心思想是：当请求到达时，系统会等待一小段时间（通常几毫秒）来收集更多请求，然后将这些请求组成一个批次进行处理。这样可以避免小批次带来的计算资源浪费。

实现方案

以下是一个基于PyTorch的简单实现示例：

import torch
import asyncio
from collections import deque

class DynamicBatcher:
    def __init__(self, max_batch_size=32, batch_timeout=10):
        self.max_batch_size = max_batch_size
        self.batch_timeout = batch_timeout / 1000.0  # 转换为秒
        self.request_queue = deque()
        self.is_processing = False
    
    async def add_request(self, input_data):
        # 将请求加入队列
        self.request_queue.append(input_data)
        
        # 如果没有在处理，则启动处理协程
        if not self.is_processing:
            self.is_processing = True
            await self._process_batch()
    
    async def _process_batch(self):
        # 等待批处理超时
        await asyncio.sleep(self.batch_timeout)
        
        # 收集可用请求
        batch_data = []
        while self.request_queue and len(batch_data) < self.max_batch_size:
            batch_data.append(self.request_queue.popleft())
        
        if batch_data:
            # 执行批处理推理
            result = self._batch_inference(batch_data)
            print(f"Batch processed with size: {len(batch_data)}")
        
        self.is_processing = False
    
    def _batch_inference(self, batch_data):
        # 这里实现具体的批处理推理逻辑
        # 例如：tensor = torch.stack(batch_data)
        #      output = model(tensor)
        pass

实际应用建议

参数调优：根据硬件配置调整max_batch_size和batch_timeout
监控指标：关注批处理效率、等待时间等关键指标
错误处理：实现超时和失败重试机制

性能提升效果

通过动态批处理，通常可以将推理吞吐量提升20-40%，同时保持较低的延迟。

建议在实际部署中，结合监控系统持续优化批处理策略参数。

FatBone · 2026-01-08T10:24:58

动态批处理确实能提升大模型推理效率，但别只看吞吐量，还得考虑延迟。我之前搞过一个类似的系统，发现等太久用户不耐烦，所以加了个最小等待时间，效果好了不少。

彩虹的尽头 · 2026-01-08T10:24:58

实际部署时要权衡批处理大小和GPU利用率。太小浪费资源，太大影响响应速度。建议根据模型特点和业务场景做A/B测试，找到最佳平衡点。

Paul324 · 2026-01-08T10:24:58

实现动态批处理要考虑并发控制，别让队列无限增长。我用的方案是加个请求队列长度限制，超过就直接拒绝，比死等强多了。

Trudy646 · 2026-01-08T10:24:58

别忽视预热和冷启动问题。动态批处理在模型刚加载时可能效果不好，建议提前做些Warm-up策略，避免上线初期性能抖动

大模型推理中的动态批处理策略