JAVA在大模型推理场景中实现自动Batch合并提升吞吐量的思路
大家好，今天我们来探讨一个在大模型推理场景中至关重要的话题：如何利用Java实现自动Batch合并，从而显著提升吞吐量。尤其是在高并发、低延迟要求的场景下，Batch合并是一种非常有效的优化手段。
一、背景：大模型推理的挑战与Batch合并的必要性
大模型，如Transformer架构的模型，在自然语言处理、图像识别等领域取得了巨大的成功。然而，大模型的推理过程通常需要大量的计算资源，导致单次推理延迟较高。在高并发场景下，如果每个请求都单独进行推理，服务器的负载会急剧增加，导致吞吐量下降，用户体验变差。
Batch合并的核心思想是将多个独立的推理请求合并成一个更大的请求批次，然后一起输入到模型进行推理。这样可以充分利用GPU等硬件设备的并行计算能力，减少模型加载、数据传输等开销，从而提高整体的吞吐量。
具体来说，Batch合并可以带来以下几个方面的优势：
- 减少模型加载和卸载的开销： 模型加载和卸载是一个比较耗时的操作。通过Batch合并，可以减少模型加载和卸载的次数，从而提高推理效率。
- 充分利用GPU的并行计算能力： GPU擅长处理大规模的矩阵运算。通过Batch合并，可以增加每次推理的数据量，从而充分利用GPU的并行计算能力。
- 减少数据传输的开销： 数据传输也是一个比较耗时的操作。通过Batch合并，可以减少数据传输的次数，从而提高推理效率。
- 减少上下文切换开销: 操作系统在处理多个独立请求时，会频繁进行上下文切换，造成额外的开销。Batch 合并将多个请求合并为一个，减少了上下文切换的频率。
二、自动Batch合并的实现思路
自动Batch合并的关键在于如何将多个独立的推理请求动态地合并成一个合适的批次，并在保证延迟的前提下，尽可能地提高吞吐量。下面我们将介绍一种基于Java的自动Batch合并实现思路，主要包括以下几个步骤：
- 请求队列（Request Queue）： 用于缓存接收到的推理请求。
- Batch构建器（Batch Builder）： 负责将请求队列中的请求合并成一个批次。
- 调度器（Scheduler）： 负责调度Batch构建器的工作，并控制Batch的大小和延迟。
- 推理引擎（Inference Engine）： 负责执行推理计算，并将结果返回给客户端。
下面是各个模块的详细设计和实现：
2.1 请求队列 (Request Queue)
请求队列用于存储接收到的推理请求。我们可以使用Java的并发队列来实现，例如ConcurrentLinkedQueue。
import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;
public class RequestQueue {
private final ConcurrentLinkedQueue<InferenceRequest> queue = new ConcurrentLinkedQueue<>();
public void addRequest(InferenceRequest request) {
queue.offer(request);
}
public InferenceRequest pollRequest() {
return queue.poll();
}
public int size() {
return queue.size();
}
public boolean isEmpty() {
return queue.isEmpty();
}
}
class InferenceRequest {
private String requestId;
private String inputData;
private InferenceCallback callback;
public InferenceRequest(String requestId, String inputData, InferenceCallback callback) {
this.requestId = requestId;
this.inputData = inputData;
this.callback = callback;
}
public String getRequestId() {
return requestId;
}
public String getInputData() {
return inputData;
}
public InferenceCallback getCallback() {
return callback;
}
}
interface InferenceCallback {
void onSuccess(String result);
void onFailure(Throwable t);
}2.2 Batch 构建器 (Batch Builder)
Batch构建器的核心任务是从请求队列中获取请求，并将它们合并成一个批次。Batch构建器需要考虑以下几个方面：
- 最大Batch大小： 限制Batch的最大请求数量，防止Batch过大导致延迟过高。
- 最大延迟时间： 限制Batch的最长等待时间，防止请求在队列中等待过久。
- Batch合并策略： 确定如何将多个请求合并成一个批次。例如，可以将多个文本请求拼接成一个更大的文本，或者将多个图像请求堆叠成一个更大的图像。
下面是一个简单的Batch构建器的实现：
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class BatchBuilder {
private final RequestQueue requestQueue;
private final int maxBatchSize;
private final long maxWaitTimeMillis;
public BatchBuilder(RequestQueue requestQueue, int maxBatchSize, long maxWaitTimeMillis) {
this.requestQueue = requestQueue;
this.maxBatchSize = maxBatchSize;
this.maxWaitTimeMillis = maxWaitTimeMillis;
}
public Batch buildBatch() throws InterruptedException {
List<InferenceRequest> requests = new ArrayList<>();
long startTime = System.currentTimeMillis();
while (requests.size() < maxBatchSize && (System.currentTimeMillis() - startTime) < maxWaitTimeMillis) {
InferenceRequest request = requestQueue.pollRequest();
if (request != null) {
requests.add(request);
} else {
// 如果队列为空，则等待一段时间
Thread.sleep(1);
}
}
if (requests.isEmpty()) {
return null; // No batch built
}
return new Batch(requests);
}
}
class Batch {
private final List<InferenceRequest> requests;
public Batch(List<InferenceRequest> requests) {
this.requests = requests;
}
public List<InferenceRequest> getRequests() {
return requests;
}
// Other methods for preprocessing, sending data to inference engine, etc.
public String consolidateInput() {
StringBuilder consolidated = new StringBuilder();
for(InferenceRequest request : requests) {
consolidated.append(request.getInputData()).append("n"); // Example: newline separation
}
return consolidated.toString();
}
public void processResults(List<String> results) {
if (results.size() != requests.size()) {
System.err.println("Result size mismatch!");
return;
}
for (int i = 0; i < requests.size(); i++) {
InferenceRequest request = requests.get(i);
String result = results.get(i);
request.getCallback().onSuccess(result);
}
}
// Example Error handling:
public void handleInferenceError(Throwable t) {
for (InferenceRequest request : requests) {
request.getCallback().onFailure(t);
}
}
}2.3 调度器 (Scheduler)
调度器负责调度Batch构建器的工作，并控制Batch的大小和延迟。调度器可以采用多种策略，例如：
- 固定大小Batch： 每次构建固定大小的Batch。
- 动态大小Batch： 根据请求队列的长度和延迟时间动态调整Batch的大小。
- 基于延迟的Batch： 根据延迟时间来调整Batch的大小。例如，如果延迟时间超过阈值，则减少Batch的大小。
下面是一个简单的固定大小Batch调度器的实现：
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.List;
import java.util.ArrayList;
public class Scheduler {
private final RequestQueue requestQueue;
private final int maxBatchSize;
private final long maxWaitTimeMillis;
private final InferenceEngine inferenceEngine;
private final ExecutorService executorService;
public Scheduler(RequestQueue requestQueue, int maxBatchSize, long maxWaitTimeMillis, InferenceEngine inferenceEngine, int numThreads) {
this.requestQueue = requestQueue;
this.maxBatchSize = maxBatchSize;
this.maxWaitTimeMillis = maxWaitTimeMillis;
this.inferenceEngine = inferenceEngine;
this.executorService = Executors.newFixedThreadPool(numThreads); // Multiple threads for parallel batch processing
}
public void start() {
// Start a thread to continuously build and process batches
executorService.submit(() -> {
while (true) {
try {
BatchBuilder batchBuilder = new BatchBuilder(requestQueue, maxBatchSize, maxWaitTimeMillis);
Batch batch = batchBuilder.buildBatch();
if (batch != null) {
executorService.submit(() -> {
try {
processBatch(batch);
} catch (Exception e) {
System.err.println("Error processing batch: " + e.getMessage());
batch.handleInferenceError(e);
}
});
} else {
// If no batch was built, sleep for a short time to avoid busy-waiting
Thread.sleep(10);
}
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
break;
}
}
});
}
private void processBatch(Batch batch) {
// 1. Preprocess the batch data
String consolidatedInput = batch.consolidateInput();
// 2. Send the data to the inference engine
List<String> results = inferenceEngine.infer(consolidatedInput, batch.getRequests().size());
// 3. Process the results and return them to the clients
batch.processResults(results);
}
public void shutdown() {
executorService.shutdown();
}
}2.4 推理引擎 (Inference Engine)
推理引擎负责执行推理计算，并将结果返回给客户端。推理引擎可以是本地的模型加载器，也可以是远程的推理服务。推理引擎需要支持批量推理，即一次性处理多个请求。
下面是一个简单的推理引擎的接口：
import java.util.List;
interface InferenceEngine {
List<String> infer(String input, int batchSize);
}
// A dummy Inference Engine (for demonstration purposes)
class DummyInferenceEngine implements InferenceEngine {
@Override
public List<String> infer(String input, int batchSize) {
// Simulate inference time
try {
Thread.sleep(100); // Simulate some processing delay
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
List<String> results = new ArrayList<>();
String[] inputs = input.split("n"); // Assumes newline separation
for(int i = 0; i < inputs.length; i++) {
results.add("Result for: " + inputs[i]);
}
return results;
}
}三、性能优化策略
为了进一步提高Batch合并的性能，可以考虑以下优化策略：
- 更智能的Batch合并策略： 根据请求的特征，例如输入数据的长度、模型类型等，动态调整Batch的大小和合并策略。
- 异步推理： 使用异步推理可以避免阻塞主线程，提高系统的并发能力。
- GPU加速： 使用GPU加速可以显著提高推理速度。
- 模型优化： 对模型进行量化、剪枝等优化，可以减少模型的计算量和内存占用。
3.1 动态Batch大小调整
可以根据系统负载和延迟动态调整Batch大小。例如，当系统负载较高时，可以减小Batch大小，以降低延迟。当系统负载较低时，可以增大Batch大小，以提高吞吐量。
//Example: Simple dynamic batch size adjustment based on queue length
public class DynamicBatchBuilder extends BatchBuilder {
private final int minBatchSize;
public DynamicBatchBuilder(RequestQueue requestQueue, int maxBatchSize, int minBatchSize, long maxWaitTimeMillis) {
super(requestQueue, maxBatchSize, maxWaitTimeMillis);
this.minBatchSize = minBatchSize;
}
@Override
public Batch buildBatch() throws InterruptedException {
int currentQueueSize = this.requestQueue.size();
int dynamicBatchSize = Math.min(this.maxBatchSize, Math.max(this.minBatchSize, currentQueueSize / 2)); //Example: target half of queue size, but within bounds
List<InferenceRequest> requests = new ArrayList<>();
long startTime = System.currentTimeMillis();
while (requests.size() < dynamicBatchSize && (System.currentTimeMillis() - startTime) < this.maxWaitTimeMillis) {
InferenceRequest request = this.requestQueue.pollRequest();
if (request != null) {
requests.add(request);
} else {
// 如果队列为空，则等待一段时间
Thread.sleep(1);
}
}
if (requests.isEmpty()) {
return null; // No batch built
}
return new Batch(requests);
}
}3.2 异步推理
使用CompletableFuture可以实现异步推理。这样可以避免阻塞主线程，提高系统的并发能力。
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.stream.Collectors;
public class AsyncInferenceEngine implements InferenceEngine {
private final InferenceEngine delegate; // Wraps a synchronous engine
private final ExecutorService executor;
public AsyncInferenceEngine(InferenceEngine delegate, ExecutorService executor) {
this.delegate = delegate;
this.executor = executor;
}
@Override
public List<String> infer(String input, int batchSize) {
//Offload the inference to a separate thread
CompletableFuture<List<String>> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
return delegate.infer(input, batchSize);
}, executor);
try {
return future.get(); //Or handle exceptions properly with future.exceptionally()
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException(e); // Wrap the checked exception
}
}
}四、测试与验证
为了验证Batch合并的效果，需要进行充分的测试和验证。可以采用以下方法：
- 压力测试： 模拟高并发场景，测试系统的吞吐量和延迟。
- 基准测试： 比较Batch合并前后的性能差异。
- 监控： 监控系统的各项指标，例如CPU利用率、内存占用、GPU利用率等。
五、一些需要权衡的点
- 延迟 vs 吞吐量： Batch 合并的主要目标是提高吞吐量，但同时也可能增加延迟。需要在两者之间进行权衡，找到一个合适的平衡点。
- Batch 大小： Batch 大小直接影响延迟和吞吐量。需要根据实际情况选择合适的Batch 大小。 过大的batchSize可能导致内存溢出或者GPU OOM。
- 错误处理： 需要考虑Batch 中某个请求发生错误的情况。如何处理错误，避免影响其他请求，也是一个需要考虑的问题。
- 资源管理： Batch 合并会增加系统的资源消耗，例如CPU、内存、GPU 等。需要合理管理资源，避免系统崩溃。
六、代码示例总结
| 类名 | 描述 | 主要方法 |
|---|---|---|
RequestQueue |
用于存储推理请求的队列。 | addRequest(InferenceRequest request): 添加请求到队列。 pollRequest(): 从队列中获取请求。 size(): 返回队列的大小。 isEmpty(): 判断队列是否为空。 |
BatchBuilder |
用于构建Batch。从请求队列中获取请求，并将它们合并成一个Batch。 | buildBatch(): 构建Batch。该方法会从请求队列中获取请求，直到达到最大Batch大小或最大等待时间。 |
Batch |
表示一个Batch。包含一组推理请求。 | getRequests(): 获取Batch中的所有请求。 consolidateInput(): 将Batch中的所有请求的输入数据合并成一个字符串。 processResults(List<String> results): 处理推理结果，并将结果返回给客户端。 |
Scheduler |
调度器。负责调度Batch构建器的工作，并控制Batch的大小和延迟。 | start(): 启动调度器。该方法会启动一个线程，不断地构建和处理Batch。 processBatch(Batch batch): 处理Batch。该方法会将Batch的输入数据发送到推理引擎进行推理，并将结果返回给客户端。 shutdown(): 关闭调度器。 |
InferenceEngine |
推理引擎。负责执行推理计算，并将结果返回给客户端。 | infer(String input, int batchSize): 执行推理计算。 |
InferenceRequest |
表示一个推理请求。包含请求ID、输入数据和回调函数。 | getRequestId(): 获取请求ID。 getInputData(): 获取输入数据。 getCallback(): 获取回调函数。 |
InferenceCallback |
回调接口。用于处理推理结果。 | onSuccess(String result): 推理成功时调用。 onFailure(Throwable t): 推理失败时调用。 |
七、结论：利用Batch 合并可以有效提升吞吐量
自动Batch合并是一种有效提升大模型推理吞吐量的技术。通过将多个独立的推理请求合并成一个更大的Batch，可以充分利用硬件设备的并行计算能力，减少模型加载、数据传输等开销。在实际应用中，需要根据具体的场景和需求，选择合适的Batch合并策略和优化策略，才能达到最佳的性能效果。希望今天的分享对大家有所帮助。