基于多线程的大模型推理加速实践

基于多线程的大模型推理加速实践

在大模型推理场景中，单线程处理往往无法满足高性能需求。本文分享一个基于多线程的优化方案，通过合理划分任务并行执行来提升推理效率。

核心思路

采用生产者-消费者模型，将输入数据分片并分配给多个工作线程进行并行推理。每个线程独立处理自己的数据块，最后合并结果。

实现步骤

1. 数据分片：将输入token序列按照固定大小切分成多个批次
2. 线程池创建：使用ThreadPoolExecutor管理工作线程
3. 推理执行：每个线程调用模型进行独立推理
4. 结果合并：按顺序合并各线程输出

关键代码

import threading
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

class ParallelInference:
    def __init__(self, model, num_threads=4):
        self.model = model
        self.num_threads = num_threads
        
    def infer_parallel(self, inputs):
        # 分片处理
        chunk_size = len(inputs) // self.num_threads
        chunks = [inputs[i:i+chunk_size] for i in range(0, len(inputs), chunk_size)]
        
        results = [None] * len(chunks)
        
        def worker(chunk_idx):
            results[chunk_idx] = self.model.infer(chunk)
            
        with ThreadPoolExecutor(max_workers=self.num_threads) as executor:
            futures = [executor.submit(worker, i) for i in range(len(chunks))]
            for future in futures:
                future.result()
        
        return [item for chunk_result in results for item in chunk_result]

优化建议

• 根据模型特性调整线程数，避免过载
• 考虑内存分配和缓存策略
• 监控各线程负载均衡性

该方案已在多个大模型部署场景中验证有效，建议结合具体硬件配置进行调优。