Continuous Batching（连续批处理）：在动态请求长度下最大化GPU利用率的调度算法

好的，接下来我将以讲座模式，撰写一篇关于 Continuous Batching 调度算法的技术文章，深入探讨其原理、实现和优化，并包含代码示例。

Continuous Batching：在动态请求长度下最大化GPU利用率的调度算法

大家好，今天我们来深入探讨一个非常重要的GPU调度策略：Continuous Batching（连续批处理）。在深度学习推理服务中，尤其是在处理自然语言处理（NLP）等任务时，请求的长度往往是动态变化的。传统的静态批处理方式，要么会造成严重的延迟，要么会牺牲GPU的利用率。Continuous Batching 旨在解决这个问题，它能够在动态请求长度的场景下，尽可能地提高GPU的利用率，同时保持较低的延迟。

1. 问题背景：动态请求长度与批处理的挑战

在部署深度学习模型进行在线推理时，我们通常会使用批处理来提高吞吐量。这是因为GPU在处理大型矩阵运算时效率更高。然而，传统的静态批处理方法存在一些固有的问题：

• 延迟问题： 如果我们等待收集足够多的请求才进行批处理，那么单个请求的延迟会显著增加。尤其是在请求到达速率较低时，延迟问题会更加严重。
• 资源浪费： 如果请求长度差异很大，那么为了适应最长请求，我们需要分配大量的内存。而对于较短的请求，这些内存就被浪费了。

例如，假设我们有一个Transformer模型，用于文本翻译。请求的文本长度可能是从几个词到几百个词不等。如果我们采用静态批处理，并且批大小设置为32，那么我们需要预留足够的内存来处理32个最长可能的文本序列。如果实际的请求长度都比较短，那么大部分内存就被浪费了。

2. Continuous Batching 的核心思想

Continuous Batching 的核心思想是，不再等待收集固定数量的请求才进行批处理，而是尽可能地利用GPU资源，动态地调整批处理的大小。具体来说，它会维护一个请求队列，并不断地从队列中取出请求，组成一个批次，然后将这个批次提交给GPU进行处理。关键在于如何动态地确定批次的大小，以平衡延迟和利用率。

Continuous Batching 算法的核心在于如何确定何时提交当前批次，以及如何选择下一个要加入批次的请求。理想情况下，我们希望批次尽可能地大，以充分利用GPU，但同时也要避免延迟过高。

3. Continuous Batching 的具体实现

Continuous Batching 的实现可以分为以下几个关键步骤：

1. 请求队列维护： 维护一个请求队列，用于存储等待处理的请求。每个请求包含请求的数据、请求的长度以及其他相关信息。
2. 批次构建： 从请求队列中选择合适的请求，组成一个批次。选择的策略需要考虑请求的长度、延迟要求以及GPU的资源限制。
3. GPU 推理： 将构建好的批次提交给GPU进行推理。
4. 结果返回： 将推理结果返回给对应的请求。

下面是一个简化的 Python 代码示例，用于说明 Continuous Batching 的基本原理：

import torch
import time
from threading import Lock

class Request:
    def __init__(self, data, length, future):
        self.data = data
        self.length = length
        self.future = future # 用于异步返回结果

class ContinuousBatchingScheduler:
    def __init__(self, model, max_batch_size, max_sequence_length):
        self.model = model.cuda() # 假设模型在GPU上
        self.max_batch_size = max_batch_size
        self.max_sequence_length = max_sequence_length
        self.request_queue = []
        self.current_batch = []
        self.lock = Lock()
        self.running = True # 标记调度器是否运行

    def add_request(self, data, length, future):
        with self.lock:
            self.request_queue.append(Request(data, length, future))

    def run(self):
        while self.running:
            self.process_requests()
            time.sleep(0.001)  # 避免过度占用CPU

    def process_requests(self):
        with self.lock:
            if not self.request_queue:
                return

            # 构建批次
            while self.request_queue and len(self.current_batch) < self.max_batch_size:
                request = self.request_queue.pop(0)
                if request.length <= self.max_sequence_length:
                    self.current_batch.append(request)
                else:
                    # 请求长度超过限制，直接返回错误
                    request.future.set_exception(ValueError("Request length exceeds maximum sequence length"))

            if not self.current_batch:
                return

            # 准备输入数据
            batch_data = [request.data for request in self.current_batch]
            batch_lengths = [request.length for request in self.current_batch]

            # Padding
            padded_data = self.pad_batch(batch_data, batch_lengths)
            input_tensor = torch.tensor(padded_data).cuda()

            # 推理
            with torch.no_grad():
                output_tensor = self.model(input_tensor) # 假设模型接收一个tensor作为输入

            # 返回结果
            outputs = output_tensor.cpu().numpy()
            for i, request in enumerate(self.current_batch):
                request.future.set_result(outputs[i]) # 异步返回结果

            self.current_batch = [] # 清空当前批次

    def pad_batch(self, batch_data, batch_lengths):
        # 简单的 padding 实现，实际应用中需要更复杂的 padding 策略
        max_length = max(batch_lengths)
        padded_data = []
        for data, length in zip(batch_data, batch_lengths):
            padded_data.append(data + [0] * (max_length - length)) # 假设 0 是 padding 值
        return padded_data

    def stop(self):
        self.running = False

代码解释：

• Request 类：表示一个推理请求，包含数据、长度和用于异步返回结果的 future 对象。
• ContinuousBatchingScheduler 类：实现了 Continuous Batching 调度器。
  • __init__ 方法：初始化调度器，包括模型、最大批大小和最大序列长度。
  • add_request 方法：将请求添加到请求队列中。
  • run 方法：调度器的主循环，不断地处理请求。
  • process_requests 方法：从请求队列中构建批次，进行推理，并将结果返回给对应的请求。
  • pad_batch 方法：对批次中的数据进行 padding，使其长度一致。
• pad_batch 函数演示了基本的Padding操作，实际应用中需要根据模型和数据的特点选择合适的Padding方法。
• future 对象通常来自 concurrent.futures 模块，用于异步编程，允许客户端在提交请求后立即返回，并在结果准备好时再获取。

使用示例：

import asyncio
import concurrent.futures

# 假设我们有一个简单的模型
class SimpleModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(10, 5) # 假设输入维度是10，输出维度是5

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

async def main():
    model = SimpleModel()
    max_batch_size = 32
    max_sequence_length = 100

    scheduler = ContinuousBatchingScheduler(model, max_batch_size, max_sequence_length)

    # 启动调度器
    scheduler_thread = threading.Thread(target=scheduler.run)
    scheduler_thread.start()

    # 模拟客户端提交请求
    async def submit_request(data, length):
        loop = asyncio.get_running_loop()
        future = loop.create_future()
        scheduler.add_request(data, length, future)
        return await future

    # 提交一些请求
    data1 = [1] * 20
    data2 = [2] * 50
    data3 = [3] * 10

    result1 = await submit_request(data1, len(data1))
    result2 = await submit_request(data2, len(data2))
    result3 = await submit_request(data3, len(data3))

    print("Result 1:", result1)
    print("Result 2:", result2)
    print("Result 3:", result3)

    # 停止调度器
    scheduler.stop()
    scheduler_thread.join()

if __name__ == "__main__":
    import threading
    asyncio.run(main())

注意：

• 这个示例代码非常简化，仅用于演示 Continuous Batching 的基本原理。在实际应用中，你需要根据你的模型和数据特点进行调整。
• 实际生产环境的代码需要考虑更多的因素，例如错误处理、资源管理、监控等等。

4. 优化策略

为了进一步提高 Continuous Batching 的性能，我们可以采用以下一些优化策略：

• 动态批大小调整： 根据当前的请求队列长度、GPU利用率以及延迟要求，动态地调整批次的大小。例如，如果请求队列很长，并且GPU利用率较低，我们可以增加批次的大小。反之，如果延迟很高，我们可以减小批次的大小。
• 请求排序： 对请求队列中的请求进行排序，使得长度相近的请求尽可能地被放在同一个批次中。这可以减少 padding 带来的资源浪费。常见的排序策略包括：
  • 按长度排序： 将请求按照长度从小到大或从大到小排序。
  • 按长度分组： 将请求按照长度范围分组，然后从每个组中选择请求组成批次。
• 预热（Warm-up）： 在服务启动时，预先加载一些数据到GPU内存中，以减少首次请求的延迟。
• 模型优化： 对模型进行优化，例如使用更高效的算子、减少模型的大小等等，以提高推理速度。
• 多GPU支持： 将请求分发到多个GPU上进行处理，以提高整体的吞吐量。

5. 动态批大小调整的实现

动态批大小调整是 Continuous Batching 中非常关键的一个环节。一种常见的动态批大小调整策略是基于滑动平均延迟和GPU利用率的。我们可以维护一个滑动平均延迟的窗口，并根据当前的延迟和GPU利用率来调整批次的大小。

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于说明如何实现动态批大小调整：

class DynamicBatchingScheduler(ContinuousBatchingScheduler): # 继承之前的Scheduler
    def __init__(self, model, max_batch_size, max_sequence_length, target_latency, latency_smoothing_factor=0.9):
        super().__init__(model, max_batch_size, max_sequence_length)
        self.target_latency = target_latency
        self.latency_smoothing_factor = latency_smoothing_factor
        self.average_latency = 0 # 初始化滑动平均延迟
        self.current_batch_size = 1 # 初始批大小

    def process_requests(self):
        with self.lock:
            if not self.request_queue:
                return

            # 动态调整批大小
            self.adjust_batch_size()

            # 构建批次
            batch = []
            while self.request_queue and len(batch) < self.current_batch_size:
                request = self.request_queue.pop(0)
                if request.length <= self.max_sequence_length:
                    batch.append(request)
                else:
                     request.future.set_exception(ValueError("Request length exceeds maximum sequence length"))

            if not batch:
                return

            # 准备输入数据
            batch_data = [request.data for request in batch]
            batch_lengths = [request.length for request in batch]

            # Padding
            padded_data = self.pad_batch(batch_data, batch_lengths)
            input_tensor = torch.tensor(padded_data).cuda()

            # 记录开始时间
            start_time = time.time()

            # 推理
            with torch.no_grad():
                output_tensor = self.model(input_tensor)

            # 计算推理时间
            inference_time = time.time() - start_time

            # 更新滑动平均延迟
            self.update_average_latency(inference_time)

            # 返回结果
            outputs = output_tensor.cpu().numpy()
            for i, request in enumerate(batch):
                request.future.set_result(outputs[i])

    def adjust_batch_size(self):
        # 根据平均延迟调整批大小
        if self.average_latency > self.target_latency * 1.1: # 超过目标延迟10%
            self.current_batch_size = max(1, self.current_batch_size // 2) # 减小批大小
        elif self.average_latency < self.target_latency * 0.9 and self.current_batch_size < self.max_batch_size: # 低于目标延迟10%
            self.current_batch_size = min(self.max_batch_size, self.current_batch_size * 2) # 增大批大小

    def update_average_latency(self, inference_time):
        # 更新滑动平均延迟
        self.average_latency = self.latency_smoothing_factor * self.average_latency + (1 - self.latency_smoothing_factor) * inference_time

代码解释：

• DynamicBatchingScheduler 类继承了 ContinuousBatchingScheduler 类，并添加了动态批大小调整的功能。
• __init__ 方法：初始化目标延迟 target_latency、延迟平滑因子 latency_smoothing_factor 和初始批大小 current_batch_size。
• adjust_batch_size 方法：根据平均延迟调整批大小。如果平均延迟超过目标延迟的110%，则将批大小减半。如果平均延迟低于目标延迟的90%，并且批大小小于最大批大小，则将批大小翻倍。
• update_average_latency 方法：更新滑动平均延迟。

注意：

• 这只是一个简单的示例，实际应用中你需要根据你的具体情况进行调整。
• 可以结合GPU利用率来调整批大小。例如，如果GPU利用率较低，可以适当增加批大小。

6. 性能评估

为了评估 Continuous Batching 的性能，我们需要考虑以下几个指标：

• 吞吐量： 单位时间内处理的请求数量。
• 延迟： 单个请求的处理时间。
• GPU利用率： GPU的使用率。
• 内存占用： GPU和CPU的内存占用。

可以使用各种基准测试工具来评估 Continuous Batching 的性能。例如，可以使用 Locust 等负载测试工具模拟大量的请求，并记录吞吐量和延迟。可以使用 nvidia-smi 命令来监控GPU利用率和内存占用。

通常情况下，Continuous Batching 可以在保证较低延迟的同时，显著提高GPU的利用率和吞吐量。

7. 总结：动态调度，平衡效率与延迟

Continuous Batching 是一种非常有效的GPU调度策略，尤其适用于处理动态请求长度的场景。它通过动态地调整批次的大小，尽可能地提高GPU的利用率，同时保持较低的延迟。通过动态批大小调整、请求排序等优化策略，可以进一步提高 Continuous Batching 的性能。

虽然实现 Continuous Batching 需要一定的编程工作，但它带来的性能提升是非常值得的。希望今天的分享能够帮助大家更好地理解和应用 Continuous Batching 技术。

希望这篇文章能够帮助您理解 Continuous Batching 算法。