大模型服务中请求处理的吞吐量优化

在大模型服务中，请求处理吞吐量优化是系统架构设计的核心挑战。本文将从实际部署经验出发，分享几种有效的优化策略。

1. 异步处理与批处理 通过将多个小请求合并为批量处理，可以显著提升吞吐量。例如使用以下Python代码实现简单的批处理逻辑：

import asyncio
from collections import defaultdict

class BatchProcessor:
    def __init__(self, batch_size=32):
        self.batch_size = batch_size
        self.pending_requests = []
        
    async def process_request(self, request):
        self.pending_requests.append(request)
        if len(self.pending_requests) >= self.batch_size:
            await self._process_batch()
            
    async def _process_batch(self):
        # 批量处理逻辑
        results = await asyncio.gather(*[self._handle_request(req) for req in self.pending_requests])
        self.pending_requests.clear()
        return results

2. 资源池化管理 合理分配GPU内存资源，避免频繁的显存分配/释放开销。通过预分配固定大小的资源池来提高资源利用率。

3. 请求优先级调度 实现基于请求重要性或紧急程度的优先级队列，在高负载场景下保证关键业务的响应质量。

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