分布式推理中的批处理策略

分布式推理中的批处理策略

在大模型分布式推理场景中，合理的批处理策略能够显著提升系统吞吐量和资源利用率。本文将从理论分析到实践部署，探讨几种主流的批处理策略。

批处理策略类型

静态批处理：将固定大小的请求组合成批次进行处理。适用于请求流量相对稳定的场景。

动态批处理：根据系统负载和延迟目标动态调整批处理大小。这是目前推荐的方案。

实现示例

使用TensorFlow Serving的动态批处理配置：

# serving_config.pbtxt
model_config_list: {
  config: {
    name: "bert_model"
    base_path: "/models/bert_model"
    model_platform: "tensorflow"
    model_version_policy: {
      latest: {
        num_versions: 1
      }
    }
    batching_parameters: {
      max_batch_size: 32
      batch_timeout_micros: 1000
      max_wait_micros: 500
    }
  }
}

最佳实践

1. 监控关键指标：延迟、吞吐量、GPU利用率
2. 渐进式调整：从小批次开始，逐步增加到最优值
3. 多模型协调：不同模型的批处理策略需要分别优化

通过合理的批处理策略配置，可以在保证服务响应时间的同时，最大化硬件资源利用率。