分布式推理中的延迟优化策略踩坑记录
最近在部署一个分布式大模型推理服务时，遇到了严重的延迟问题。经过深入排查和优化，总结出几个关键的优化策略。
问题背景
我们的模型部署在4个GPU节点上，使用Ray Serve进行管理。在高峰期，平均延迟从200ms飙升到800ms以上，严重影响用户体验。
核心优化策略
1. 批处理优化 最初我们使用默认的批处理设置，通过以下代码调整：
ray.serve.config.BatchOptions(max_batch_size=32, batch_wait_timeout=50)
但效果不明显，后来改为更激进的配置：
ray.serve.config.BatchOptions(
max_batch_size=64,
batch_wait_timeout=10,
max_concurrent_batches=8
)
2. 资源隔离与CPU绑定 使用ray.get_gpu_ids()和资源限制来避免节点间干扰：
@ray.remote(num_gpus=0.5, num_cpus=1)
class ModelActor:
def __init__(self):
# 模型加载逻辑
pass
3. 缓存机制优化 引入Redis缓存，减少重复计算：
import redis
redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379)
# 缓存key生成和查询逻辑
实际效果
通过以上优化，延迟从800ms降至250ms，QPS提升约3倍。建议在生产环境中优先考虑批处理和资源隔离策略。
可复现环境
- Ray Serve 2.9.0
- CUDA 11.8
- Python 3.9
这个踩坑经验对分布式部署的朋友们应该很有参考价值。
讨论