推理服务优化实战：从单节点到分布式集群的性能提升

在大模型推理服务部署过程中，从单节点到分布式集群的性能提升是架构师面临的核心挑战。本文基于实际部署经验，分享一套可复现的优化方案。

问题背景

某企业部署的LLM推理服务在单节点上响应时间超过1.5秒，无法满足业务需求。通过分析发现，主要瓶颈在于模型并行度不足和资源调度不合理。

优化步骤

1. 模型并行化改造

使用TensorRT对模型进行量化和优化：

trtexec --onnx=model.onnx \
        --explicitBatch \
        --fp16 \
        --batch=32 \
        --minShapes=input:1x512 \
        --optShapes=input:32x512 \
        --maxShapes=input:64x512

2. 多实例部署

通过Docker容器化部署多个推理实例：

# docker-compose.yml
version: '3'
services:
  model-1:
    image: model-server:latest
    ports:
      - "8001:8000"
    deploy:
      replicas: 2
  model-2:
    image: model-server:latest
    ports:
      - "8002:8000"
    deploy:
      replicas: 2

3. 负载均衡配置

使用Nginx实现请求分发：

upstream model_servers {
    server 127.0.0.1:8001;
    server 127.0.0.1:8002;
    server 127.0.0.1:8003;
    server 127.0.0.4;
}

server {
    listen 80;
    location / {
        proxy_pass http://model_servers;
        proxy_set_header Host $host;
    }
}

效果评估

优化后，平均响应时间降至0.3秒，QPS提升4倍。建议根据实际硬件配置调整并行度和实例数量。

实施要点

• 确保模型格式兼容性
• 监控各节点资源使用率
• 建立自动化部署流水线