TensorRT-LLM的In-flight Batching：与Triton Inference Server集成的流水线细节 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

TensorRT-LLM 的 In-flight Batching：与 Triton Inference Server 集成的流水线细节

大家好，今天我们深入探讨 TensorRT-LLM 的 In-flight Batching 技术，并着重讲解如何将其与 Triton Inference Server 集成，构建高效的 LLM 推理流水线。我们将从 In-flight Batching 的概念入手，逐步分析其在 TensorRT-LLM 中的实现细节，最后结合 Triton Inference Server 的特性，展示一个完整的集成方案。

1. In-flight Batching 的概念与优势

传统的静态 Batching 在推理开始前收集固定数量的请求，形成一个 Batch 进行推理。这种方式简单直接，但存在明显的局限性：

延迟抖动： 所有请求必须等待最慢的请求完成，导致延迟抖动较大。
资源浪费： 如果 Batch 中存在短请求，则整个 Batch 的推理时间由最长的请求决定，造成计算资源的浪费。
实时性差： 无法及时处理新到达的请求，实时性较差。

In-flight Batching (也称为 Dynamic Batching 或 Continuous Batching) 是一种动态调整 Batch 大小的技术，它允许在推理过程中不断地将新的请求添加到正在处理的 Batch 中。其核心思想是：

并发处理： 允许多个请求并发执行。
动态调整： 根据系统负载和请求到达速率，动态调整 Batch 大小。
减少延迟： 新请求可以尽快加入 Batch 执行，减少等待时间。

In-flight Batching 显著提高了 LLM 推理的效率和实时性，尤其是在高并发、请求长度不一的场景下，其优势更加明显。

2. TensorRT-LLM 中的 In-flight Batching 实现

TensorRT-LLM 提供了对 In-flight Batching 的原生支持，主要体现在以下几个方面：

Paged KV Cache： TensorRT-LLM 使用 Paged KV Cache 管理 Key-Value Cache，支持动态分配和回收内存，使得不同长度的请求可以共享 KV Cache 空间，避免内存浪费。
Batch Manager： TensorRT-LLM 内部维护一个 Batch Manager，负责管理 In-flight Batch，包括请求的添加、排序、调度等。
CUDA Graph Capture: TensorRT-LLM 可以利用 CUDA Graph 捕获推理过程，减少kernel launch overhead，从而提升小batch size的性能。
Pipeline Parallelism: TensorRT-LLM 能够利用流水线并行优化长序列推理，这进一步优化了In-flight Batching的性能。

下面我们通过代码示例来理解 TensorRT-LLM 中 In-flight Batching 的核心流程（以下代码仅为概念性演示，并非完整的 TensorRT-LLM 代码）：

import torch
import tensorrt_llm
from tensorrt_llm.runtime import ModelConfig, SamplingConfig

# 假设已经加载了 TensorRT-LLM 模型
# model = tensorrt_llm.LLM(config_path="path/to/config.json")

# 创建 ModelConfig 和 SamplingConfig
model_config = ModelConfig(...)
sampling_config = SamplingConfig(...)

# 模拟请求队列
request_queue = []

def process_request(request):
  """处理单个请求"""
  input_ids = request["input_ids"]
  sequence_id = request["sequence_id"]

  # 执行推理
  output_ids = model.generate(
      input_ids=input_ids,
      sequence_id=sequence_id,
      model_config=model_config,
      sampling_config=sampling_config
  )

  # 返回结果
  return {"sequence_id": sequence_id, "output_ids": output_ids}

def batch_manager():
  """In-flight Batch 管理器"""
  while True:
    # 从请求队列中获取一批请求
    batch = []
    while len(batch) < MAX_BATCH_SIZE and request_queue:
      request = request_queue.pop(0)
      batch.append(request)

    if not batch:
      time.sleep(SLEEP_TIME) # 等待新的请求到达
      continue

    # 对 Batch 中的请求进行排序 (例如按照长度排序)
    batch.sort(key=lambda x: len(x["input_ids"]))

    # 并发处理 Batch 中的请求
    results = []
    for request in batch:
      result = process_request(request)
      results.append(result)

    # 处理推理结果
    for result in results:
      # 将结果发送给对应的客户端
      send_response(result["sequence_id"], result["output_ids"])

# 启动 Batch Manager 线程
threading.Thread(target=batch_manager).start()

代码解释：

process_request 函数负责处理单个请求，调用 model.generate 执行推理，并返回结果。
batch_manager 函数是 In-flight Batch 的核心，它不断地从请求队列中获取请求，组成 Batch，并并发处理 Batch 中的请求。
MAX_BATCH_SIZE 定义了 Batch 的最大大小，可以根据实际情况进行调整。
SLEEP_TIME 定义了在请求队列为空时，Batch Manager 的睡眠时间，用于避免 CPU 空转。
代码中对 Batch 进行了排序，这是一种常见的优化策略，可以减少 Paged KV Cache 的碎片化。

3. Triton Inference Server 集成

Triton Inference Server 是一个开源的推理服务器，支持多种深度学习框架和硬件平台。通过将 TensorRT-LLM 模型部署到 Triton Inference Server 上，可以实现高性能、可扩展的 LLM 推理服务。

集成步骤：

构建 TensorRT-LLM Engine: 首先，需要使用 TensorRT-LLM 提供的工具将 LLM 模型编译成 TensorRT Engine。
创建 Triton 模型仓库: Triton Inference Server 使用模型仓库管理模型。需要在文件系统中创建一个目录，作为模型仓库。
编写 Triton 模型配置文件 (config.pbtxt): 该文件描述了模型的输入输出、推理后端、Batching 策略等信息。
编写推理代码 (model.py 或 model.cc): 该代码负责加载 TensorRT Engine，并将请求传递给 Engine 进行推理。
启动 Triton Inference Server: 使用 Triton Inference Server 提供的命令行工具启动服务器，并指定模型仓库的路径。
发送推理请求: 使用 Triton Inference Server 提供的客户端 API 发送推理请求。

config.pbtxt 示例：

name: "tensorrt_llm"
platform: "tensorrt_llm"
max_batch_size: 32
input [
  {
    name: "input_ids"
    data_type: TYPE_INT32
    dims: [ -1 ]
  }
]
output [
  {
    name: "output_ids"
    data_type: TYPE_INT32
    dims: [ -1 ]
  }
]
instance_group [
  {
    count: 1
    kind: KIND_GPU
    gpus: [ 0 ]
  }
]
dynamic_batching {
  max_queue_delay_microseconds: 1000
}
parameters {
    key: "decoupled"
    value {
      string_value: "true"
    }
  }

配置解释：

name: 模型名称。
platform: 指定推理后端为 TensorRT-LLM。需要自定义platform。
max_batch_size: 指定最大 Batch 大小。
input: 定义模型的输入，包括输入名称、数据类型、维度。
output: 定义模型的输出，包括输出名称、数据类型、维度。
instance_group: 指定模型运行的 GPU 实例数量和 GPU ID。
dynamic_batching: 启用动态 Batching，并设置最大队列延迟。
decoupled: 设置为true，允许模型异步返回结果。

model.py 示例：

import triton_python_backend_utils as pb_utils
import numpy as np
import tensorrt_llm
from tensorrt_llm.runtime import ModelConfig, SamplingConfig

class TritonPythonModel:
  """Triton Python 模型"""

  def initialize(self, args):
    """初始化模型"""
    self.model_config = model_config = args.get("model_config", {})
    self.output_dtype = pb_utils.triton_string_to_numpy_dtype(
        model_config["output"][0]["data_type"]
    )
    # 加载 TensorRT Engine
    self.model = tensorrt_llm.LLM(config_path="path/to/config.json")
    self.sampling_config = SamplingConfig(...)

  def execute(self, requests):
    """执行推理"""
    responses = []
    for request in requests:
      # 获取输入
      input_ids = pb_utils.get_input_tensor_by_name(request, "input_ids").as_numpy()

      # 执行推理
      output_ids = self.model.generate(
          input_ids=input_ids,
          model_config=ModelConfig(...),
          sampling_config=self.sampling_config
      )

      # 构建输出 Tensor
      output_tensor = pb_utils.Tensor("output_ids", output_ids.astype(self.output_dtype))

      # 构建 Triton Response
      response = pb_utils.InferenceResponse(output_tensors=[output_tensor])
      responses.append(response)

    return responses

代码解释：

initialize 函数负责加载 TensorRT Engine 和初始化模型参数。
execute 函数负责处理每个请求，获取输入数据，调用 TensorRT Engine 进行推理，并将结果封装成 Triton Response。

重要提示：

需要安装 triton_python_backend_utils 库。
path/to/config.json 需要替换为实际的 TensorRT-LLM 模型配置文件的路径。
需要根据实际情况调整 ModelConfig 和 SamplingConfig 的参数。

4. 优化策略

为了进一步提升 In-flight Batching 的性能，可以采用以下优化策略：

动态调整 Batch 大小： 根据系统负载和请求到达速率，动态调整 Batch 大小。在高负载时，可以适当增大 Batch 大小，以提高吞吐量；在低负载时，可以减小 Batch 大小，以降低延迟。
请求排序： 对 Batch 中的请求进行排序，例如按照长度排序，可以减少 Paged KV Cache 的碎片化，提高内存利用率。
优先级调度： 为不同类型的请求设置不同的优先级，例如为实时性要求高的请求设置更高的优先级，确保其能够尽快得到处理。
CUDA Graph Capture: 利用 CUDA Graph 捕获推理过程，减少kernel launch overhead，从而提升小batch size的性能。
模型并行和流水线并行： 使用模型并行和流水线并行技术，将模型分布到多个 GPU 上，提高推理速度。
量化： 使用量化技术，例如 INT8 量化，可以减少模型大小和计算量，提高推理速度。

5. 性能评估

评估 In-flight Batching 的性能，需要关注以下几个指标：

吞吐量 (Throughput): 单位时间内处理的请求数量。
平均延迟 (Average Latency): 请求从到达系统到完成处理的平均时间。
延迟抖动 (Latency Jitter): 延迟的变化范围。
资源利用率 (Resource Utilization): CPU、GPU、内存等资源的利用率。

可以使用性能测试工具，例如 Locust、JMeter 等，模拟高并发场景，测试系统的性能指标。

性能测试步骤：

部署服务： 将 TensorRT-LLM 模型部署到 Triton Inference Server 上，并启动服务。
配置测试工具： 配置性能测试工具，设置并发用户数、请求速率、请求内容等参数。
运行测试： 运行性能测试工具，模拟高并发场景。
收集数据： 收集性能测试数据，包括吞吐量、平均延迟、延迟抖动、资源利用率等。
分析数据： 分析性能测试数据，找出性能瓶颈，并进行优化。

6. In-flight Batching 的局限性

虽然 In-flight Batching 带来了诸多优势，但也存在一些局限性：

实现复杂度： In-flight Batching 的实现相对复杂，需要维护 Batch Manager，处理请求的添加、排序、调度等问题。
资源竞争： 多个请求并发执行，可能导致资源竞争，例如 GPU 内存竞争，需要进行合理的资源管理。
调试难度： In-flight Batching 的调试难度较高，需要仔细分析日志和性能数据，才能找出问题所在。

7. 代码示例：Triton 客户端发送请求

以下是一个使用 Python 编写的 Triton 客户端示例，用于发送推理请求：

import tritonclient.http as httpclient
import numpy as np

# Triton Server 地址
TRITON_SERVER_URL = "localhost:8000"
MODEL_NAME = "tensorrt_llm"

# 创建 Triton 客户端
try:
    triton_client = httpclient.InferenceServerClient(url=TRITON_SERVER_URL)
except Exception as e:
    print("channel creation failed: " + str(e))
    sys.exit(1)

# 检查服务器是否准备好
if not triton_client.is_server_ready():
    print("server is not ready")
    sys.exit(1)

# 检查模型是否加载
if not triton_client.is_model_ready(model_name=MODEL_NAME):
    print("model is not ready")
    sys.exit(1)

# 创建输入数据
input_ids = np.array([[1, 2, 3, 4, 5]], dtype=np.int32) # shape: (1, 5)

# 创建 Triton 输入
inputs = [
    httpclient.InferInput("input_ids", input_ids.shape, "INT32")
]
inputs[0].set_data_from_numpy(input_ids)

# 创建 Triton 输出
outputs = [
    httpclient.InferRequestedOutput("output_ids")
]

# 发送推理请求
try:
    results = triton_client.infer(
        model_name=MODEL_NAME,
        inputs=inputs,
        outputs=outputs
    )
except Exception as e:
    print("inference failed: " + str(e))
    sys.exit(1)

# 获取输出数据
output_ids = results.as_numpy("output_ids")

# 打印输出结果
print("Output IDs:", output_ids)

代码解释：

首先，创建 Triton 客户端，并连接到 Triton Server。
然后，创建输入数据，并将其转换为 Triton 输入格式。
接着，创建 Triton 输出，指定需要获取的输出名称。
最后，发送推理请求，并获取输出结果。

8.总结性概括

本文详细介绍了 TensorRT-LLM 的 In-flight Batching 技术，并演示了如何将其与 Triton Inference Server 集成。通过合理的配置和优化，可以构建高性能、可扩展的 LLM 推理服务，满足实际应用的需求。通过动态调整batch size，以及与Triton的良好集成，可以显著提升LLM的推理效率。