大模型推理资源调度策略

大模型推理资源调度策略

在大模型推理场景中，合理的资源调度策略能够显著提升系统吞吐量和资源利用率。本文将分享一个基于优先级和资源约束的调度算法实现。

核心思路

采用动态优先级机制，结合GPU内存占用、请求复杂度等因素进行任务排队和分配。

实现代码

import heapq
from dataclasses import dataclass
from typing import List

@dataclass
class InferenceRequest:
    id: str
    priority: int
    memory_required: int  # MB
    processing_time: float  # seconds
    timestamp: float

class ResourceScheduler:
    def __init__(self, gpu_memory_limit: int):
        self.gpu_memory_limit = gpu_memory_limit
        self.available_memory = gpu_memory_limit
        self.queue = []  # 优先队列
        self.running_tasks = []

    def add_request(self, request: InferenceRequest):
        heapq.heappush(self.queue, (-request.priority, request))

    def schedule(self) -> List[InferenceRequest]:
        scheduled = []
        while self.queue and len(scheduled) < 10:  # 最多调度10个任务
            _, request = heapq.heappop(self.queue)
            if self.available_memory >= request.memory_required:
                self.available_memory -= request.memory_required
                scheduled.append(request)
        return scheduled

# 使用示例
scheduler = ResourceScheduler(16000)  # 16GB GPU
request1 = InferenceRequest("req1", priority=5, memory_required=4000, processing_time=2.0, timestamp=1)
scheduler.add_request(request1)

复现步骤

1. 创建ResourceScheduler实例，设置GPU内存限制
2. 添加多个InferenceRequest对象到调度队列
3. 调用schedule()方法获取调度结果
4. 观察资源分配是否符合优先级和内存约束

该策略适用于多用户并发推理场景，通过合理控制任务优先级和资源分配，有效避免了资源争抢问题。