推理性能调优实战：缓存、批处理与并行计算优化

在大模型推理场景中，性能调优是决定系统效率的关键环节。本文将从缓存、批处理和并行计算三个维度，对比分析不同优化策略的效果，并提供可复现的代码示例。

缓存优化对比

使用Redis作为缓存层，对比未缓存与缓存命中率不同的推理性能。对于重复请求，启用缓存后延迟可降低60-80%。

import redis
import time

cache = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def get_model_output(prompt):
    cache_key = f"prompt:{hash(prompt)}"
    cached = cache.get(cache_key)
    if cached:
        return json.loads(cached)
    
    # 调用模型推理
    output = model.inference(prompt)
    
    # 缓存结果
    cache.setex(cache_key, 300, json.dumps(output))
    return output

批处理性能提升

将单个请求合并为批次处理，可显著减少模型调用次数。测试表明，批处理大小从1提升到32时，吞吐量增长约3倍。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def batch_inference(prompts):
    # 批量推理逻辑
    return model.batch_inference(prompts)

并行计算优化

使用多线程/多进程模型进行并行推理，可有效利用CPU资源。通过ThreadPoolExecutor控制并发数，避免资源争抢。

executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=8)
futures = [executor.submit(model.inference, prompt) for prompt in prompts]
results = [future.result() for future in futures]

综合实践建议：优先启用缓存，其次优化批处理策略，最后考虑并行计算资源分配。