大模型推理中的吞吐量优化

在大模型推理场景中，吞吐量优化是提升系统性能的关键指标。最近在生产环境中遇到一个典型的性能瓶颈：单实例QPS从预期的1200降至600左右，排查后发现主要瓶颈在于GPU显存利用率不足和请求处理队列阻塞。

问题分析：

通过nvidia-smi监控发现GPU显存使用率仅约45%，说明模型并行度未充分利用
使用torch.profiler分析发现，模型前向传播时间正常，但数据预处理和后处理耗时占比过高

优化方案：

批处理优化：将请求批量处理，通过调整batch_size为32或64提升GPU利用率

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("your-model-path")
model.eval()

# 批量推理示例
inputs = tokenizer(["prompt1", "prompt2", "prompt3"], return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50, batch_size=32)

异步处理：使用asyncio+队列实现请求并发处理，避免I/O阻塞

import asyncio
import aiohttp

async def async_inference(prompt):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.post(url, json={"prompt": prompt}) as response:
            return await response.json()

模型量化：使用4-bit量化减少显存占用，提升并发数

# 使用transformers库进行量化
from transformers import BitsAndBytesConfig
quant_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_use_double_quant=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4",
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16
)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("your-model", quantization_config=quant_config)

最终优化后，QPS从600提升至1800，显存利用率提升至85%以上。建议在生产环境部署前进行充分的压力测试和参数调优。

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