在大模型推理场景中，批处理调度策略对系统吞吐量和延迟有着直接影响。本文将从实践角度探讨几种常见的批处理调度优化方法。
批处理的基本原理
批处理的核心思想是将多个请求合并为一个批次进行处理，从而提高GPU等硬件资源的利用率。在实际应用中，我们通常会设置一个最大批次大小（max_batch_size）和等待时间阈值（max_wait_time），当满足条件时才触发批处理。
常见调度策略
1. 固定窗口调度
这是最简单的策略，按照固定时间窗口进行批处理：
import asyncio
from collections import deque
class FixedWindowScheduler:
def __init__(self, max_batch_size=32, window_size=100):
self.max_batch_size = max_batch_size
self.window_size = window_size
self.requests = deque()
async def process_requests(self):
while True:
# 等待窗口时间到或达到最大批次
await asyncio.sleep(self.window_size)
batch = list(self.requests)[:self.max_batch_size]
if batch:
# 处理批次
self._process_batch(batch)
self.requests.clear()
2. 自适应调度
根据系统负载动态调整批处理大小：
import time
class AdaptiveScheduler:
def __init__(self, max_batch_size=32):
self.max_batch_size = max_batch_size
self.avg_latency = 0
def get_batch_size(self, current_latency):
# 根据延迟调整批次大小
if current_latency > 500: # 毫秒
return max(1, self.max_batch_size // 2)
elif current_latency < 200:
return min(self.max_batch_size, self.max_batch_size * 2)
return self.max_batch_size
实践建议
- 在生产环境中，建议采用混合策略，结合固定窗口和自适应机制。
- 需要监控系统指标如GPU利用率、平均延迟等来评估调度效果。
- 不同模型的推理特性不同，应针对具体场景调整参数。
总结
合理的批处理调度策略能够在保证服务质量的前提下最大化资源利用率。建议在实际部署前进行充分测试和调优。
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