分布式推理系统调优技巧：从网络延迟到计算效率优化

分布式推理系统调优踩坑记录

最近在优化一个分布式大模型推理系统时，踩了几个典型的坑，分享给大家避免重蹈覆辙。

网络延迟优化

最初我们直接使用默认的gRPC连接，发现跨节点通信延迟高达200ms+。通过以下调优才解决：

# 优化前
import grpc
channel = grpc.insecure_channel('localhost:50051')

# 优化后
import grpc
options = [
    ('grpc.max_send_message_length', 1024*1024*100),
    ('grpc.max_receive_message_length', 1024*1024*100),
    ('grpc.keepalive_time_ms', 10000),
    ('grpc.keepalive_timeout_ms', 5000)
]
channel = grpc.insecure_channel('localhost:50051', options=options)

计算资源分配

之前节点计算资源分配不合理，导致推理队列堆积。通过监控发现：

• GPU利用率维持在85%以上时性能下降
• 合理设置batch_size=32，同时保持内存占用不超过70%

缓存策略

最开始完全依赖缓存，结果缓存命中率低到10%，通过引入LRU+热点数据预热策略后，响应时间从450ms降到180ms。

关键教训：不要盲目追求高并发，要根据实际业务场景平衡延迟与吞吐。