大模型推理如何使用动态批处理提升吞吐率但保持低延迟

大模型推理：动态批处理提升吞吐率与保持低延迟

大家好！今天我们要探讨一个在大模型推理中至关重要的话题：如何利用动态批处理（Dynamic Batching）来提升吞吐率，同时保持低延迟。这是一个需要在性能和用户体验之间寻找平衡点的关键技术，尤其是在处理高并发、实时性要求高的应用场景中。

1. 为什么需要动态批处理？

在深入了解动态批处理之前，我们先来理解一下为什么需要它。

1.1 吞吐率与延迟的矛盾

大模型推理通常计算密集型操作，处理单个请求可能需要相当长的时间。为了提高服务器的利用率，我们通常会尝试并发处理多个请求，也就是进行“批处理”。

• 静态批处理 (Static Batching): 这是一种最简单的批处理方式。它预先设定一个固定的批大小（batch size），只有当收集到足够数量的请求后，才会将它们打包成一个批次进行推理。

  • 优点: 实现简单，易于理解。
  • 缺点: 延迟不稳定。如果请求到达速度慢，会导致部分请求的等待时间过长，造成较高的延迟。 想象一下，一个batch size设置为8，如果前7个请求瞬间到达，第8个请求却迟迟不来，那前7个请求就需要等待。

• 单个请求处理 (Single Request Processing): 每次只处理一个请求。

  • 优点: 延迟最低，请求到达后立即处理。
  • 缺点: 吞吐率低，无法充分利用GPU资源。

这两种方法都无法同时满足高吞吐率和低延迟的需求。静态批处理牺牲了延迟的稳定性来提高吞吐率，而单个请求处理则牺牲了吞吐率来保证低延迟。

1.2 请求到达的随机性

在实际应用中，请求的到达往往是随机的。用户行为是不可预测的，这意味着请求的到达时间、请求的复杂度和类型都会有所不同。 静态批处理无法适应这种随机性。

1.3 GPU利用率

GPU是进行大模型推理的关键硬件资源。为了最大化GPU的利用率，我们需要尽可能地让GPU保持繁忙状态。静态批处理在请求到达速度慢时，会导致GPU空闲，降低整体性能。

2. 什么是动态批处理？

动态批处理是一种智能的批处理策略，它可以根据当前系统的负载情况和请求的到达模式，动态地调整批次的大小。 它的核心思想是：

• 允许不等长的批次： 批次的大小不再固定，可以根据实际情况调整。
• 超时机制： 为每个请求设置一个最大等待时间（timeout）。如果请求在超时时间内没有被加入到批次中，则会被强制执行。

这样，动态批处理可以在吞吐率和延迟之间找到一个更好的平衡点。 当请求到达速度快时，动态批处理会形成较大的批次，提高吞吐率；当请求到达速度慢时，动态批处理会及时处理请求，避免延迟过高。

3. 动态批处理的实现

动态批处理的实现涉及到多个组件，包括：

• 请求队列 (Request Queue): 用于存储等待处理的请求。
• 批次构建器 (Batch Builder): 负责将请求打包成批次。
• 调度器 (Scheduler): 负责将批次提交到推理引擎。
• 超时管理器 (Timeout Manager): 负责监控请求的等待时间，并在超时时强制执行请求。

下面我们用 Python 代码来模拟一个简单的动态批处理系统。 为了简化，这里只关注核心逻辑，忽略一些细节，如错误处理、并发控制等。

import time
import threading
import queue

class Request:
    def __init__(self, id, data):
        self.id = id
        self.data = data
        self.start_time = time.time()

class Batch:
    def __init__(self):
        self.requests = []
        self.ids = []

    def add_request(self, request):
        self.requests.append(request)
        self.ids.append(request.id)

    def __len__(self):
        return len(self.requests)

class DynamicBatcher:
    def __init__(self, max_batch_size, timeout, inference_func):
        self.max_batch_size = max_batch_size
        self.timeout = timeout
        self.inference_func = inference_func # 推理函数，接收一个batch，返回结果
        self.request_queue = queue.Queue()
        self.current_batch = Batch()
        self.lock = threading.Lock() # 保护共享资源
        self.batching_thread = threading.Thread(target=self._batching_loop)
        self.batching_thread.daemon = True # 设置为守护线程
        self.batching_thread.start()

    def submit_request(self, request):
        self.request_queue.put(request)

    def _batching_loop(self):
        while True:
            try:
                request = self.request_queue.get(timeout=self.timeout) # 从队列中获取请求，设置超时时间
                with self.lock:
                    self.current_batch.add_request(request)
                    if len(self.current_batch) >= self.max_batch_size or self._check_timeout(self.current_batch):
                        self._process_batch(self.current_batch)
                        self.current_batch = Batch()

            except queue.Empty: # 超时
                with self.lock:
                    if len(self.current_batch) > 0:
                        self._process_batch(self.current_batch)
                        self.current_batch = Batch()

    def _check_timeout(self, batch):
        if not batch.requests:
            return False

        now = time.time()
        for request in batch.requests:
            if now - request.start_time >= self.timeout:
                return True
        return False

    def _process_batch(self, batch):
        if len(batch) == 0:
            return

        # 在这里调用推理函数，并将结果返回给对应的请求
        results = self.inference_func([req.data for req in batch.requests])

        # 模拟将结果返回给请求
        for i, request in enumerate(batch.requests):
            print(f"Request {request.id} processed with result: {results[i]}")

# 示例推理函数
def mock_inference(batch_data):
    # 模拟推理过程，返回请求数据的平方
    time.sleep(0.1) # 模拟推理时间
    return [data * data for data in batch_data]

# 示例用法
if __name__ == '__main__':
    max_batch_size = 4
    timeout = 0.2 # 秒
    dynamic_batcher = DynamicBatcher(max_batch_size, timeout, mock_inference)

    # 模拟提交请求
    for i in range(10):
        request = Request(i, i + 1)
        dynamic_batcher.submit_request(request)
        time.sleep(0.05) # 模拟请求到达的时间间隔

    time.sleep(2) # 等待所有请求处理完成
    print("All requests submitted and (hopefully) processed.")

代码解释：

1. Request 类: 表示一个推理请求，包含请求的ID、数据和开始时间。
2. Batch 类: 表示一个批次，包含多个请求。
3. DynamicBatcher 类: 动态批处理的核心类。
   • max_batch_size: 最大批大小。
   • timeout: 请求的超时时间（秒）。
   • inference_func: 实际的推理函数，它接收一个批次的数据，并返回结果。
   • request_queue: 请求队列，用于存储等待处理的请求。
   • current_batch: 当前正在构建的批次。
   • lock: 线程锁，用于保护共享资源。
   • submit_request(): 提交请求到请求队列。
   • _batching_loop(): 批处理循环，在一个独立的线程中运行。它不断地从请求队列中获取请求，并将它们添加到当前批次中。 当批次达到最大大小或超时时，它会调用 _process_batch() 函数来处理批次。
   • _check_timeout(): 检查批次中的请求是否超时。
   • _process_batch(): 处理批次。它调用 inference_func 来进行推理，并将结果返回给对应的请求。
4. mock_inference() 函数: 一个示例的推理函数，用于模拟实际的推理过程。
5. 主程序: 创建 DynamicBatcher 实例，并模拟提交请求。

运行结果分析：

运行上述代码，你会看到类似以下的输出：

Request 0 processed with result: 1
Request 1 processed with result: 4
Request 2 processed with result: 9
Request 3 processed with result: 16
Request 4 processed with result: 25
Request 5 processed with result: 36
Request 6 processed with result: 49
Request 7 processed with result: 64
Request 8 processed with result: 81
Request 9 processed with result: 100
All requests submitted and (hopefully) processed.

由于我们设置了 max_batch_size = 4 和 timeout = 0.2，所以你会看到请求被分成了多个批次进行处理。 请求到达的速度是 time.sleep(0.05)，小于timeout时间，因此更容易攒够batch size。 如果增大time.sleep(0.1)，会发现更容易超时，而形成更小的batch。

4. 动态批处理的优化策略

上面的代码只是一个简单的示例，实际应用中还需要考虑很多优化策略。

4.1 更智能的调度算法

• 优先级调度: 根据请求的优先级来决定处理顺序。例如，可以优先处理延迟敏感的请求。
• 动态调整超时时间: 根据系统的负载情况动态地调整超时时间。例如，在高负载时，可以缩短超时时间，以避免延迟过高。
• 基于成本的调度: 根据不同批次的计算成本来决定处理顺序。例如，可以优先处理计算成本较低的批次。

4.2 异构批处理 (Heterogeneous Batching)

在某些情况下，不同的请求可能需要执行不同的操作。 例如，不同的请求可能需要使用不同的模型或不同的模型版本。 异构批处理允许将这些不同的请求打包到同一个批次中，并通过一些特殊的机制来处理它们。

• 条件执行: 在推理过程中，根据请求的类型来选择执行不同的代码路径。
• 模型切换: 在同一个批次中，根据请求的类型来切换不同的模型。

4.3 流水线优化 (Pipeline Optimization)

可以将推理过程分解成多个阶段，并将这些阶段组成一个流水线。 这样，可以同时处理多个批次的不同阶段，从而提高吞吐率。

4.4 硬件加速

使用GPU、TPU等硬件加速器可以显著提高推理速度。 同时，还可以利用硬件加速器提供的优化技术，例如：

• 张量核心 (Tensor Cores): 用于加速矩阵乘法等操作。
• 稀疏性优化 (Sparsity Optimization): 利用模型中的稀疏性来减少计算量。
• 量化 (Quantization): 将模型参数从浮点数转换为整数，以减少内存占用和计算量。

4.5 预热 (Warm-up)

在大模型推理服务启动后，GPU可能需要一段时间才能达到最佳性能。 为了避免冷启动带来的延迟问题，可以在服务启动后，先用一些虚拟请求进行预热。

4.6 缓存 (Caching)

对于一些重复的请求，可以将结果缓存起来，下次直接返回缓存结果，避免重复计算。 缓存策略需要根据实际情况进行调整，例如：

• LRU (Least Recently Used): 删除最近最少使用的缓存项。
• LFU (Least Frequently Used): 删除最不经常使用的缓存项。

5. 动态批处理的挑战

动态批处理虽然有很多优点，但也存在一些挑战。

5.1 实现复杂度

动态批处理的实现比静态批处理复杂得多。 它需要考虑很多因素，例如：

• 请求队列的管理
• 批次的构建
• 调度算法的设计
• 超时机制的实现
• 并发控制

5.2 资源竞争

在多线程或多进程环境中，动态批处理需要处理资源竞争的问题。 例如，多个线程可能同时尝试访问请求队列或修改批次。

5.3 调试和监控

动态批处理系统的调试和监控也比较困难。 需要收集各种指标，例如：

• 吞吐率
• 延迟
• 批大小
• 超时率
• GPU利用率

6. 实际应用案例

动态批处理已经被广泛应用于各种大模型推理场景中。

• 自然语言处理 (NLP): 例如，机器翻译、文本生成、问答系统。
• 计算机视觉 (CV): 例如，图像识别、目标检测、图像生成。
• 推荐系统 (Recommendation Systems): 例如，个性化推荐、广告投放。

以下是一些具体的例子：

• TensorFlow Serving: 一个用于部署机器学习模型的开源框架，支持动态批处理。
• NVIDIA Triton Inference Server: 一个用于部署和运行AI模型的推理服务器，支持动态批处理和异构批处理。
• Ray Serve: 一个用于构建和部署可扩展的Python服务的框架，也支持动态批处理。

7. 一些重要参数及其影响

在配置动态批处理系统时，以下参数对性能有显著影响：

参数	描述	影响
max_batch_size	单个批次中允许的最大请求数量。	– 增加 max_batch_size: 可以提高吞吐率，因为可以更好地利用GPU资源，减少GPU空闲时间。 但是，也可能增加延迟，因为请求需要等待更长时间才能被加入到批次中。 – 减少 max_batch_size: 可以降低延迟，因为请求可以更快地被处理。 但是，也可能降低吞吐率，因为GPU的利用率会降低。
timeout	请求在队列中等待的最大时间（秒）。	– 增加 timeout: 可以提高吞吐率，因为可以更容易地攒够一个大的批次。 但是，也可能增加延迟，因为请求需要等待更长时间才能被处理。 – 减少 timeout: 可以降低延迟，因为请求可以更快地被处理。 但是，也可能降低吞吐率，因为批次的大小会变小。 如果 timeout 设置得太小，可能会导致退化为单请求处理模式。
num_threads/workers	用于处理请求的线程或进程数量。	– 增加线程/进程数量: 可以提高并发处理能力，从而提高吞吐率。 但是，也可能增加资源消耗，例如CPU、内存等。 如果线程/进程数量过多，可能会导致上下文切换开销过大，反而降低性能。 – 减少线程/进程数量: 可以降低资源消耗，但是也可能降低吞吐率。
推理函数性能	推理函数的执行速度，取决于模型复杂度、硬件性能等。	– 优化推理函数: 这是提高整体性能的最有效方法。 可以通过模型压缩、量化、剪枝等技术来优化模型，也可以通过使用更快的硬件加速器来提高推理速度。 – 使用高效的推理引擎: 选择一个高效的推理引擎，例如TensorRT、OpenVINO等，可以显著提高推理速度。
请求到达模式	请求到达的时间间隔、请求的类型和复杂度等。	– 调整批处理策略: 根据请求到达模式调整批处理策略。 例如，如果请求到达速度快，可以增加 max_batch_size 和 timeout。 如果请求到达速度慢，可以减少 max_batch_size 和 timeout。 – 使用优先级调度: 对于延迟敏感的请求，可以使用优先级调度，优先处理这些请求。

选择合适的参数需要根据实际应用场景进行调整。 可以通过实验来找到最佳的参数组合。 通常，可以使用一些性能分析工具来监控系统的性能，例如：

• TensorBoard: 用于可视化 TensorFlow 模型的训练过程和性能指标。
• NVIDIA Nsight Systems: 用于分析GPU的性能瓶颈。
• Prometheus 和 Grafana: 用于监控系统的各种指标，例如CPU、内存、磁盘IO等。

8. 结合实际场景选择策略

动态批处理并非银弹，需要根据具体的应用场景来选择合适的策略。

• 高并发、低延迟要求: 比如在线对话机器人，用户对延迟非常敏感。 这时，需要优先保证低延迟，可以采用较小的 max_batch_size 和 timeout，甚至可以考虑部分场景下退化为单请求处理。 可以通过优化模型结构、使用更快的硬件来降低单次推理的延迟。

• 吞吐率优先: 比如离线批量处理任务，对延迟要求不高。 可以采用较大的 max_batch_size 和 timeout，充分利用GPU资源，提高吞吐率。 可以考虑使用更大的GPU显存，以支持更大的批次。

• 混合型场景: 比如同时提供在线服务和离线任务。 可以采用更复杂的调度策略，比如优先级调度，保证在线服务的低延迟，同时兼顾离线任务的吞吐率。 可以考虑使用多GPU，将在线服务和离线任务部署在不同的GPU上。

9. 未来发展趋势

动态批处理技术还在不断发展，未来可能会出现以下趋势：

• 更智能的调度算法: 利用机器学习技术来预测请求的到达模式和计算成本，从而实现更智能的调度。
• 自适应批处理: 根据系统的负载情况和请求的特性，自动调整批处理策略。
• 联邦学习 (Federated Learning) 中的应用: 将动态批处理应用于联邦学习场景，以提高模型训练的效率。
• 边缘计算 (Edge Computing) 中的应用: 将动态批处理应用于边缘计算场景，以降低延迟和带宽消耗。

10. 关键点的总结

动态批处理是一种有效提高大模型推理吞吐率同时保持低延迟的技术。 其实现涉及请求队列、批次构建器、调度器和超时管理器等组件，并通过智能调度算法、异构批处理、流水线优化等策略进一步优化性能。选择合适的参数和策略取决于具体的应用场景和性能要求。