大模型推理服务优化实战：从单机到集群的性能提升

大模型推理服务优化实战：从单机到集群的性能提升

在大模型推理服务部署中，从单机环境到集群架构的演进过程中，我们经历了显著的性能瓶颈与优化挑战。本文将基于实际部署经验，分享从单机到集群的性能提升路径。

单机优化阶段

首先，我们在单机环境下进行基础优化。通过torch.cuda.amp.autocast()实现混合精度推理，可将推理时间降低约30%。同时，使用torch.compile()对模型进行编译优化：

from torch import compile
model = compile(model, mode="reduce-overhead")

集群架构演进

进入集群阶段后，我们采用NVIDIA Triton Inference Server进行模型部署。通过调整model.config中的max_batch_size参数：

[server]
max_batch_size = 128

关键优化策略

1. 批处理优化：通过tritonclient客户端设置批量请求，避免单次小请求的开销
2. 内存管理：使用torch.cuda.empty_cache()定期清理缓存
3. 并行推理：在多GPU环境下启用torch.nn.DataParallel

性能对比

通过以上步骤，我们成功将推理延迟从1200ms降至350ms，吞吐量提升近4倍。建议在实际部署中根据硬件资源和业务需求选择合适的优化策略。