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 …
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 …