大模型推理中并发请求处理效率

大模型推理中并发请求处理效率分析

在大模型推理场景下，如何有效处理并发请求是影响系统性能的关键因素。本文将从实际测试角度分析不同并发策略对处理效率的影响。

测试环境与方法

我们使用Hugging Face的transformers库，在单台配备RTX 3090 GPU的服务器上进行测试。测试脚本采用Python编写，通过多线程模拟并发请求。

import threading
import time
from transformers import pipeline

def test_concurrent_requests(num_threads):
    # 初始化模型
    model = pipeline("text-generation", model="gpt2")
    results = []
    
    def single_request():
        start_time = time.time()
        response = model("Hello, how are you?")
        end_time = time.time()
        results.append(end_time - start_time)
    
    # 创建并启动线程
    threads = []
    for _ in range(num_threads):
        thread = threading.Thread(target=single_request)
        threads.append(thread)
        thread.start()
    
    # 等待所有线程完成
    for thread in threads:
        thread.join()
    
    return results

测试结果分析

通过对比不同并发数量（1, 4, 8, 16）的平均响应时间，发现当并发数超过8时，系统开始出现明显的性能下降。这主要是由于GPU内存不足和线程调度开销增加导致。

优化建议

建议采用连接池技术管理模型实例，合理设置最大并发数，并结合异步处理机制提升整体吞吐量。