大模型推理优化：批处理与流水线技术应用

大模型推理优化：批处理与流水线技术应用

最近在生产环境部署大模型推理服务时，踩了不少坑，分享一下批处理和流水线优化的实际经验。

问题背景

原本的单请求处理模式，在高并发场景下吞吐量严重不足。通过分析发现，GPU利用率长期低于30%，主要瓶颈在于显存等待和计算资源浪费。

批处理优化方案

核心思路是将多个小批量请求合并成一个大批次进行处理。以下是关键代码实现：

import torch
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

class BatchProcessor:
    def __init__(self, max_batch_size=32, timeout=0.1):
        self.max_batch_size = max_batch_size
        self.timeout = timeout
        self.batch_buffer = []
        self.lock = threading.Lock()
        
    def add_request(self, request):
        with self.lock:
            self.batch_buffer.append(request)
            if len(self.batch_buffer) >= self.max_batch_size:
                return self._process_batch()
        return None
    
    def process_pending(self):
        with self.lock:
            if len(self.batch_buffer) > 0:
                return self._process_batch()
        return None