在大模型推理过程中，批处理（Batching）优化是提升吞吐量和资源利用率的关键技术之一。本文将从理论分析、实践对比和代码示例三个维度，探讨如何通过合理的批处理策略优化大模型推理性能。
批处理原理与挑战
批处理的核心思想是将多个输入样本组合成一个批次进行计算，以充分利用GPU等硬件的并行计算能力。然而，随着模型规模增大，批次大小（batch size）的设置面临诸多挑战：过小导致资源利用率低，过大则可能引发内存溢出或增加推理延迟。
优化策略对比
我们通过以下两种方式对比批处理效果：
- 固定批处理：设定固定批次大小，如
batch_size=8，适用于输入长度相对一致的场景； - 动态批处理：根据输入样本长度自动调整批次大小，例如使用
transformers的pad_to_multiple_of参数。
实践代码示例
以 HuggingFace Transformers 为例，展示如何优化批处理设置：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
# 构造测试数据
inputs = ["Hello world", "This is a test"] * 10 # 20个样本
# 固定批处理
batched_inputs = tokenizer(inputs, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
with torch.no_grad():
outputs = model(**batched_inputs)
性能提升建议
- 合理设置
max_length，避免无效填充； - 使用
torch.nn.utils.rnn.pad_sequence进行自定义处理； - 在推理阶段启用
torch.inference_mode()以减少内存开销。
通过上述优化手段，可以显著提升大模型推理效率，尤其在部署阶段具有重要实用价值。
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