大模型推理中硬件资源利用率提升

大模型推理中硬件资源利用率提升

在大模型推理场景下，硬件资源利用率的提升是降低推理成本、提高服务效率的关键。本文将从实际部署经验出发，分享几个可复现的优化策略。

1. 动态batching策略

通过动态调整batch size来匹配GPU显存和计算能力。使用transformers库中的pipeline接口配合自定义batching逻辑：

from transformers import pipeline
import torch

def dynamic_batching(model, inputs, max_memory=1024):
    batch_size = 1
    while batch_size <= len(inputs):
        try:
            result = model(inputs[:batch_size])
            batch_size *= 2
        except torch.cuda.OutOfMemoryError:
            batch_size //= 2
            if batch_size == 0: break
    return result

2. 混合精度推理优化

利用FP16/INT8混合精度，在保持模型精度的同时减少显存占用。通过accelerate库进行配置：

accelerate launch --mixed_precision fp16 --num_processes 4 run_inference.py

3. 模型并行与流水线优化

将模型分片部署到多个GPU上，使用deepspeed的ZeRO-2优化：

{
  "train_batch_size": 16,
  "train_micro_batch_size": 4,
  "gradient_accumulation_steps": 4,
  "fp16": {
    "enabled": true
  }
}

这些优化方案在实际部署中可将GPU利用率提升30-50%，建议根据硬件配置和业务需求进行组合使用。