大规模语言模型推理中的批处理优化技巧

大规模语言模型推理中的批处理优化技巧

在大规模语言模型推理场景中，批处理优化是提升系统吞吐量的关键环节。本文分享几个实用的优化技巧。

1. 动态批处理大小调整

根据请求特征动态调整批处理大小，避免固定批次导致的资源浪费或队列积压。可基于以下逻辑实现：

import time

class DynamicBatcher:
    def __init__(self, max_batch_size=32, min_batch_size=1):
        self.max_batch_size = max_batch_size
        self.min_batch_size = min_batch_size
        self.batch = []
        self.last_batch_time = time.time()
    
    def add_request(self, request):
        self.batch.append(request)
        
        # 如果批次已满或等待时间过长，则处理
        if (len(self.batch) >= self.max_batch_size or 
            time.time() - self.last_batch_time > 0.1):  # 100ms超时
            return self._process_batch()
        
        return None
    
    def _process_batch(self):
        result = self.batch.copy()
        self.batch.clear()
        self.last_batch_time = time.time()
        return result

2. 批处理中的序列对齐优化

对于变长序列，需要进行填充对齐。建议使用以下策略：

• 预先计算批次内最大长度
• 统一填充到该长度
• 在模型推理时忽略填充部分

import torch

def pad_batch(sequences, padding_value=0):
    # 计算最大长度
    max_len = max(len(seq) for seq in sequences)
    
    # 填充序列
    padded = [seq + [padding_value] * (max_len - len(seq)) 
              for seq in sequences]
    
    return torch.tensor(padded, dtype=torch.long)

3. 资源利用率监控

通过监控GPU内存使用率和计算负载，动态调整批处理策略。建议每分钟记录一次关键指标，并根据结果调整参数。

实际部署中，我们发现将批处理大小设置为GPU显存的70%左右时，系统吞吐量达到最优平衡点。