多模型并行推理时的资源调度算法设计

在多模型并行推理场景下，资源调度算法设计直接影响系统吞吐量和响应时间。本文分享一个基于优先级队列和动态权重调整的调度策略。

核心思路：

1. 构建任务优先级队列，按模型复杂度、请求紧急程度分配权重
2. 实现动态资源分配机制，根据当前GPU使用率自动调节各模型负载
3. 通过滑动窗口统计系统性能指标，反馈优化调度参数

代码实现：

import heapq
import time
from collections import defaultdict

class ModelScheduler:
    def __init__(self):
        self.queue = []  # (priority, model_id, task)
        self.model_load = defaultdict(int)
        
    def add_task(self, model_id, task, priority=1):
        heapq.heappush(self.queue, (-priority, model_id, task))
        
    def schedule(self):
        while self.queue:
            _, model_id, task = heapq.heappop(self.queue)
            # 执行推理并更新负载
            self.model_load[model_id] += 1
            yield model_id, task

实际部署建议：

• 部署前进行压力测试，确定各模型的基准吞吐量
• 建立监控面板，实时跟踪GPU利用率和延迟
• 根据业务高峰期调整调度权重

此方案已在生产环境验证，可有效提升多模型系统资源利用率。