大模型推理中的动态批处理机制

在大模型推理场景中，动态批处理（Dynamic Batching）是一种重要的性能优化技术。通过将多个请求合并为一个批次进行处理，可以显著提升GPU利用率和吞吐量。

核心原理

动态批处理的核心思想是：当单个请求的处理时间超过阈值时，系统会等待更多请求到达，然后一起处理。这避免了小批量处理带来的资源浪费。

实现方式

1. 基于队列的实现

import asyncio
import time
from collections import deque

class DynamicBatcher:
    def __init__(self, max_batch_size=32, timeout=0.1):
        self.max_batch_size = max_batch_size
        self.timeout = timeout
        self.queue = deque()
        
    async def add_request(self, request):
        self.queue.append(request)
        return await self._process_batch()
        
    async def _process_batch(self):
        batch = []
        start_time = time.time()
        
        while len(batch) < self.max_batch_size:
            if not self.queue:
                break
                
            # 等待请求或超时
            if len(batch) > 0 and (time.time() - start_time) > self.timeout:
                break
                
            request = self.queue.popleft()
            batch.append(request)
            
        return await self._execute_batch(batch)

2. 实际应用示例

在FastAPI中集成动态批处理：

from fastapi import FastAPI
import asyncio

app = FastAPI()
batcher = DynamicBatcher(max_batch_size=16, timeout=0.05)

@app.post("/infer")
async def inference(requests: list):
    results = []
    for req in requests:
        result = await batcher.add_request(req)
        results.append(result)
    return results

关键参数调优

• max_batch_size：影响吞吐量与延迟平衡
• timeout：控制等待时间，避免过长等待

通过合理配置这些参数，可以显著提升大模型推理效率。建议在生产环境中进行A/B测试以确定最优配置。