AI推理并行度不足导致集群利用率低的分布式执行优化方法 各位朋友，大家好！今天我们来探讨一个在AI推理领域非常常见的问题：AI推理并行度不足导致集群利用率低的分布式执行优化。这个问题直接关系到我们能否充分利用昂贵的集群资源，提高推理效率，最终降低成本。 在实际应用中，我们经常会遇到这样的场景：我们拥有一个强大的分布式集群，配备了大量的GPU或CPU资源，但是当我们部署一个AI推理服务时，却发现集群的利用率非常低，大量的资源处于空闲状态。这往往是因为我们的推理服务在分布式执行时，并行度不足导致的。 问题剖析：推理并行度的瓶颈 要解决这个问题，首先我们需要理解为什么会出现推理并行度不足的情况。通常来说，瓶颈可能出现在以下几个方面： 模型结构限制： 某些模型结构，例如序列模型（RNN、Transformer）在推理时存在固有的依赖关系，导致无法充分并行化。每一时刻的计算依赖于前一时刻的输出，这使得并行计算变得困难。 数据并行粒度过粗： 在数据并行中，如果我们将数据划分成过大的块，导致每个节点处理的数据量过大，那么节点内部的计算可能成为瓶颈，无法充分利用节点内的并行资源（例如GPU的CUDA核 …
Java服务使用过多全局锁导致并行度下降的性能重构模式
Java 服务全局锁优化：提升并行度的重构之道 大家好，今天我们来探讨一个 Java 服务性能优化中常见的问题：全局锁导致的并行度下降，以及如何通过重构来解决这个问题。全局锁虽然简单易懂，但在高并发场景下往往会成为性能瓶颈。我们需要识别并消除这些瓶颈，充分发挥多核 CPU 的性能优势。 一、全局锁的危害与识别 全局锁，顾名思义，就是作用于整个应用程序或 JVM 进程的锁。当一个线程持有全局锁时，其他线程必须等待，即使它们访问的是不同的资源。这会严重限制系统的并发能力，导致响应时间变长，吞吐量下降。 1. 全局锁的典型场景 静态变量同步： 使用 synchronized 关键字修饰静态方法或静态代码块，实际上锁住的是 Class 对象，相当于全局锁。 单例模式同步： 懒汉式单例模式中使用 synchronized 关键字保证线程安全，也会引入全局锁。 System.out.println： 虽然看起来无害，但 System.out.println 方法在多线程环境下是同步的，在高并发场景下也会成为性能瓶颈。 数据库连接池： 如果数据库连接池的实现不当，可能存在全局锁，导致所有数据库操作都 …
Elasticsearch 8.x Java API Client BulkRequest并行度不足？BulkIngester异步批处理与Backpressure处理
Elasticsearch 8.x Java API Client BulkRequest 并行度与异步批处理 大家好，今天我们来深入探讨 Elasticsearch 8.x Java API Client 中 BulkRequest 的并行度和异步批处理，以及如何通过 BulkIngester 实现高效的数据导入和 backpressure 处理。 问题背景：BulkRequest 的性能瓶颈 在将大量数据导入 Elasticsearch 时，BulkRequest 是最常用的方式。然而，在某些情况下，我们可能会发现 BulkRequest 的性能并没有达到预期，甚至成为性能瓶颈。 这可能是因为以下原因： 默认的并行度不足： 默认情况下，BulkRequest 的并行度可能无法充分利用服务器的资源，导致写入速度受限。 同步阻塞： 如果直接使用 ElasticsearchClient.bulk() 方法，会导致线程阻塞，影响程序的整体吞吐量。 缺乏 backpressure 机制： 如果数据产生速度超过 Elasticsearch 的处理能力，可能会导致内存溢出或请求丢失。 提升 Bu …
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