大规模语言模型推理中的资源调度策略

大规模语言模型推理中的资源调度策略

在大规模语言模型推理场景中，合理的资源调度策略直接影响系统吞吐量和响应延迟。本文将从实际部署经验出发，分享几种有效的资源调度方法。

1. 动态批处理调度

针对不同请求的输入长度差异，采用动态批处理策略可显著提升GPU利用率。实现方案如下：

import torch
from collections import defaultdict

class DynamicBatchScheduler:
    def __init__(self, max_batch_size=32):
        self.max_batch_size = max_batch_size
        self.pending_requests = []
    
    def schedule(self, requests):
        # 按输入长度排序，优先处理短序列
        sorted_requests = sorted(requests, key=lambda x: len(x['input_ids']))
        batches = []
        current_batch = []
        current_length = 0
        
        for req in sorted_requests:
            if (len(current_batch) < self.max_batch_size and 
                max(len(r['input_ids']) for r in current_batch + [req]) * 
                (len(current_batch) + 1) <= 1024):  # 避免长序列导致的内存溢出
                current_batch.append(req)
            else:
                if current_batch:
                    batches.append(current_batch)
                current_batch = [req]
        
        if current_batch:
            batches.append(current_batch)
        return batches

2. 多实例并行调度

通过将请求分发到多个推理实例，可实现更好的负载均衡。建议采用一致性哈希算法进行任务分片：

import hashlib

class ConsistentHashScheduler:
    def __init__(self, instances):
        self.instances = instances
        self.ring = []
        
    def get_instance(self, request_id):
        # 生成哈希值
        hash_value = int(hashlib.md5(request_id.encode()).hexdigest(), 16)
        # 在环上找到对应实例
        index = hash_value % len(self.ring)
        return self.ring[index]

3. 实际部署建议

• 监控GPU内存使用率，当超过85%时触发调度策略调整
• 建立请求优先级队列，高优先级任务优先处理
• 定期评估批处理效果，动态调整max_batch_size参数

这些策略在实际生产环境中已验证有效，可根据具体硬件配置进行参数调优。