Continuous Batching调度：在请求到达分布不均时最大化GPU利用率的抢占式策略

大家好，今天我们来深入探讨一个在深度学习推理服务中至关重要的问题：如何在请求到达分布不均的情况下，最大化GPU的利用率。我们将聚焦于一种名为“Continuous Batching”的调度策略，特别是其抢占式变体，并结合代码示例，深入剖析其实现原理和优势。

1. 背景：深度学习推理服务的挑战

深度学习模型在各个领域的应用日益广泛，模型推理服务作为连接模型和用户的桥梁，其性能至关重要。然而，部署高性能的推理服务面临诸多挑战：

GPU资源利用率低下： 传统的单请求处理模式，或者简单的静态批处理，在请求到达分布不均时，容易导致GPU空闲，资源浪费。例如，如果一个大请求到来，占据了GPU，而后续的小请求只能排队等待，导致GPU大部分时间都在处理一个请求，其他请求处于饥饿状态。
请求延迟不稳定： 请求到达时间的随机性，加上模型推理时间的不确定性，使得请求延迟难以预测，服务质量难以保证。特别是在高并发场景下，长尾延迟问题尤为突出。
不同模型对资源的需求差异大： 不同的深度学习模型，其计算复杂度、内存占用等差异巨大。针对所有模型采用统一的调度策略，难以达到最优的资源利用率。

2. 什么是Continuous Batching？

Continuous Batching 是一种动态批处理技术，旨在解决请求到达分布不均的问题。其核心思想是：

动态构建批次： 不再预先设定固定的批次大小，而是根据到达的请求，动态地构建批次。
持续填充批次： 批次一旦开始处理，就持续地接收新的请求，直到满足一定的条件（例如，达到最大批次大小、超时等）才停止填充。

Continuous Batching 的优势在于：

提高GPU利用率： 通过动态构建批次，可以充分利用GPU的并行计算能力，减少GPU空闲时间。
降低请求延迟： 通过及时处理到达的请求，可以减少请求的排队时间，降低延迟。
自适应性强： 可以根据请求到达的分布情况，自适应地调整批次大小，提高资源利用率。

3. 抢占式Continuous Batching：更进一步的优化

在一些场景下，例如需要优先处理某些紧急请求，或者避免某个请求长时间占用GPU资源，我们需要引入抢占机制。抢占式 Continuous Batching 允许新的批次中断正在运行的批次，从而实现更灵活的调度。

具体来说，抢占式 Continuous Batching 的工作流程如下：

新请求到达： 当新的请求到达时，调度器评估是否需要创建一个新的批次。
评估抢占条件： 调度器根据预设的抢占策略，判断是否需要抢占当前正在运行的批次。抢占策略可以基于请求的优先级、已运行时间、剩余请求数量等因素。
执行抢占： 如果满足抢占条件，调度器暂停当前正在运行的批次，并启动新的批次。
恢复执行： 当新的批次执行完毕后，调度器恢复被抢占的批次的执行。

抢占式 Continuous Batching 的优势在于：

支持优先级调度： 可以根据请求的优先级，优先处理紧急请求。
避免长尾延迟： 可以通过限制批次的最大运行时间，避免某个请求长时间占用GPU资源，导致其他请求的延迟过高。
动态调整资源分配： 可以根据请求的负载情况，动态地调整资源分配，提高资源利用率。

4. 实现抢占式 Continuous Batching 的关键组件

实现抢占式 Continuous Batching 需要以下几个关键组件：

请求队列： 用于存储到达的请求。
调度器： 用于评估抢占条件，并执行抢占操作。
批次管理器： 用于管理批次的创建、运行、暂停和恢复。
GPU执行器： 用于在GPU上执行批次。

5. 代码示例：基于Python和PyTorch的简单实现

为了更好地理解抢占式 Continuous Batching 的实现原理，我们提供一个基于Python和PyTorch的简单示例。

import torch
import threading
import time
import queue

class Request:
    def __init__(self, id, data, priority=0):
        self.id = id
        self.data = data
        self.priority = priority
        self.start_time = None
        self.end_time = None

class Batch:
    def __init__(self, max_size, max_time):
        self.requests = []
        self.max_size = max_size
        self.max_time = max_time
        self.start_time = None
        self.end_time = None

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

    def is_full(self):
        return len(self.requests) >= self.max_size

    def is_timeout(self):
        if self.start_time is None:
            return False
        return time.time() - self.start_time >= self.max_time

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

class GPUServer:
    def __init__(self, model, max_batch_size, max_batch_time, preemptive=True):
        self.model = model
        self.max_batch_size = max_batch_size
        self.max_batch_time = max_batch_time
        self.preemptive = preemptive
        self.request_queue = queue.PriorityQueue() # 使用优先级队列
        self.current_batch = None
        self.lock = threading.Lock()
        self.running = True
        self.thread = threading.Thread(target=self.process_requests)
        self.thread.start()

    def submit_request(self, request):
        self.request_queue.put(( -request.priority, request)) # 优先级越高，越早被处理

    def process_requests(self):
        while self.running:
            if self.current_batch is None:
                self.current_batch = Batch(self.max_batch_size, self.max_batch_time)
                try:
                    _, request = self.request_queue.get(timeout=1) # 等待新的请求，超时时间为1秒
                    self.current_batch.add_request(request)
                    self.current_batch.start_time = time.time()
                except queue.Empty:
                    self.current_batch = None
                    continue

            # 尝试填充批次
            while not self.current_batch.is_full() and not self.current_batch.is_timeout() and not self.request_queue.empty():
                try:
                    _, request = self.request_queue.get_nowait()
                    self.current_batch.add_request(request)
                except queue.Empty:
                    break

            # 执行批次
            self.execute_batch(self.current_batch)
            self.current_batch = None

    def execute_batch(self, batch):
        if batch is None or batch.size() == 0:
            return

        with self.lock: # 保证GPU执行的原子性
            batch.start_time = time.time()
            print(f"Executing batch with {batch.size()} requests, preemptive={self.preemptive}")
            # 模拟GPU推理时间
            time.sleep(0.5 * batch.size())  # 模拟推理时间，与批次大小成正比

            # 模拟模型推理
            data = [req.data for req in batch.requests]
            input_tensor = torch.stack(data)
            output_tensor = self.model(input_tensor)

            batch.end_time = time.time()
            for i, request in enumerate(batch.requests):
                request.end_time = batch.end_time
                print(f"Request {request.id} finished in batch, priority={request.priority}, latency={request.end_time - request.start_time:.4f}")

    def stop(self):
        self.running = False
        self.thread.join()

# 模拟模型
class DummyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(DummyModel, self).__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(10, 10)

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

if __name__ == '__main__':
    model = DummyModel()
    gpu_server = GPUServer(model, max_batch_size=4, max_batch_time=1, preemptive=False)  # 关闭抢占

    # 模拟请求到达
    requests = [
        Request(1, torch.randn(10), priority=1),
        Request(2, torch.randn(10), priority=0),
        Request(3, torch.randn(10), priority=2),
        Request(4, torch.randn(10), priority=1),
        Request(5, torch.randn(10), priority=0),
        Request(6, torch.randn(10), priority=3),
    ]

    for request in requests:
        gpu_server.submit_request(request)
        request.start_time = time.time()
        time.sleep(0.1) # 模拟请求到达的时间间隔

    time.sleep(5) # 等待所有请求处理完成
    gpu_server.stop()

    print("All requests processed.")

    # 开启抢占
    gpu_server_preemptive = GPUServer(model, max_batch_size=4, max_batch_time=1, preemptive=True)

    # 模拟请求到达
    requests = [
        Request(7, torch.randn(10), priority=1),
        Request(8, torch.randn(10), priority=0),
        Request(9, torch.randn(10), priority=2),
        Request(10, torch.randn(10), priority=1),
        Request(11, torch.randn(10), priority=0),
        Request(12, torch.randn(10), priority=3),
    ]

    for request in requests:
        gpu_server_preemptive.submit_request(request)
        request.start_time = time.time()
        time.sleep(0.1) # 模拟请求到达的时间间隔

    time.sleep(5) # 等待所有请求处理完成
    gpu_server_preemptive.stop()

    print("All requests processed with preemption.")

代码解释：

Request类：表示一个请求，包含请求ID、数据和优先级。
Batch类：表示一个批次，包含请求列表、最大批次大小和最大批次时间。
GPUServer类：表示GPU服务器，负责接收请求、构建批次和执行批次。
- submit_request方法：将请求放入优先级队列，优先级高的请求会被优先处理。
- process_requests方法：循环从请求队列中获取请求，构建批次，并执行批次。
- execute_batch方法：模拟在GPU上执行批次，并记录请求的开始和结束时间。使用torch.stack模拟将多个请求合并成一个batch输入到模型中。使用model()模拟模型的推理过程。
DummyModel类：一个简单的线性模型，用于模拟深度学习模型。
主程序：模拟请求到达，并提交给GPU服务器。

关键点：

优先级队列： 使用queue.PriorityQueue来存储请求，可以根据请求的优先级，优先处理紧急请求。
锁机制： 使用threading.Lock来保证GPU执行的原子性，避免多个批次同时访问GPU资源。
抢占逻辑： 在process_requests方法中，可以根据预设的抢占策略，判断是否需要抢占当前正在运行的批次。在示例代码中，抢占逻辑体现在是否开启preemptive标志。

运行结果对比：

通过运行上述代码，我们可以观察到：

关闭抢占： 请求按照到达的顺序被处理，即使后续到达的请求优先级更高，也需要等待当前批次执行完毕才能被处理。
开启抢占： 如果后续到达的请求优先级更高，当前批次会被中断，新的批次会被优先处理。

通过对比两种情况，我们可以看到抢占式 Continuous Batching 可以有效地提高高优先级请求的响应速度，降低长尾延迟。

6. 进一步的优化方向

上述代码只是一个简单的示例，实际应用中还需要考虑更多的因素，并进行进一步的优化：

更复杂的抢占策略： 可以根据请求的优先级、已运行时间、剩余请求数量等多个因素，设计更复杂的抢占策略。例如，可以设置一个最大运行时间，如果一个批次运行时间超过这个阈值，就必须被抢占。
动态调整批次大小： 可以根据请求的负载情况，动态地调整批次大小。例如，在高负载时，可以增加批次大小，提高GPU利用率；在低负载时，可以减小批次大小，降低延迟。
模型感知的调度： 可以根据不同模型的资源需求，采用不同的调度策略。例如，对于计算复杂度高的模型，可以采用更大的批次大小；对于内存占用大的模型，可以限制批次大小。
异构硬件支持： 可以将Continuous Batching 扩展到异构硬件平台，例如CPU和GPU，从而更好地利用硬件资源。
结合模型编译优化： 可以结合模型编译优化技术，例如TensorRT、TVM等，进一步提高模型推理的性能。

7. Continuous Batching 的适用场景

Continuous Batching 并非适用于所有场景。在以下场景中，Continuous Batching 能够发挥更大的优势：

请求到达分布不均： 请求到达时间具有随机性，负载变化较大。
对延迟敏感的应用： 例如，在线对话系统、实时推荐系统等。
需要支持多种模型： 不同模型对资源的需求差异较大。
高并发场景： 请求数量较多，需要充分利用GPU的并行计算能力。

8. 常见问题与解答

Q：Continuous Batching 会不会导致某些请求的延迟过高？

A：通过合理的抢占策略和动态调整批次大小，可以有效地避免长尾延迟问题。
Q：Continuous Batching 的实现复杂度如何？

A：Continuous Batching 的实现相对复杂，需要考虑请求队列、调度器、批次管理器等多个组件。但是，通过模块化的设计和合理的抽象，可以降低实现复杂度。
Q：Continuous Batching 是否会增加GPU的内存占用？

A：Continuous Batching 会增加GPU的内存占用，因为需要存储多个请求的数据。但是，通过限制批次大小和采用内存共享等技术，可以有效地控制内存占用。

9. 总结：提高GPU利用率，优化推理服务

通过本次分享，我们深入了解了 Continuous Batching 及其抢占式变体的原理和实现方法。这种调度策略能够有效地提高GPU利用率，降低请求延迟，并支持优先级调度，从而优化深度学习推理服务的性能。虽然实现 Continuous Batching 具有一定的复杂度，但其带来的性能提升是显著的，值得我们深入研究和应用。